NMODE —— 神经模块演化
神经与进化计算
2017-01-19 v1 机器人学
摘要
模块化、重复性与对称性是几乎所有生物神经网络共有的结构特征。这些特征极不可能通过人工神经网络的结构演化获得。本文提出NMODE，其专门设计用于操作神经模块。NMODE解决了演化机器人学中的第二个问题，即复杂机器的复杂行为的增量演化，它提供了一种连接神经模块的接口方式。设想的场景是一种复杂的行走机器，首先演化出一个运动模块，随后在后期阶段由其他模块扩展。我们展示了NMODE能够在大约10代内为标准的六足行走机器演化出运动行为，并展示其如何用于复杂行走机器的增量演化。本文使用的全部源代码已通过GitHub公开。
引用
@article{arxiv.1701.05121,
title = {NMODE --- Neuro-MODule Evolution},
author = {Keyan Ghazi-Zahedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05121},
year = {2017}
}