DXNN MK2 Erlang：开启计算智能新纪元

DXNN MK2 Erlang：开启计算智能新纪元

DXNN2 Topology and Parameter Evolving Universal Learning Network platform DXNN MK2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dx/DXNN2

项目介绍

DXNN MK2 Erlang 是由 Gene Sher 创建并发明的一个完全分布式的拓扑和权重进化人工神经网络系统。该项目最初在 2010 年的 arXiv 预印本中介绍，现已成为一个功能强大的计算智能平台。DXNN MK2 的核心在于其能够同步神经元、传感器和执行器，并通过一个群体监控器来控制代理群体，实现选择、复制和变异等进化操作。此外，该系统还支持基于记忆的算法（也可切换为遗传算法），每个基于神经网络的代理系统都配备了一个执行突触权重调整的外部自我进程。

项目技术分析

DXNN MK2 的核心技术在于其分布式架构和进化算法。通过 Erlang 语言的并发性和容错性，DXNN MK2 能够高效地处理大规模的神经网络进化任务。系统中的 Cortex 负责同步神经元、传感器和执行器，而群体监控器则负责管理代理群体的生命周期。此外，DXNN MK2 还集成了 Mnesia 数据库，确保数据的高效存储和检索。

项目及技术应用场景

DXNN MK2 适用于多种计算智能应用场景，包括但不限于：

• 自适应控制系统：通过进化算法优化控制系统的参数，提高系统的自适应性和鲁棒性。
• 机器人学：为机器人设计自适应的传感器和执行器，使其能够在复杂环境中自主学习和进化。
• 游戏 AI：通过进化算法优化游戏 AI 的行为策略，提升游戏的挑战性和趣味性。
• 数据挖掘与分析：利用进化算法优化神经网络的结构和参数，提高数据挖掘和分析的准确性。

项目特点

• 完全分布式架构：利用 Erlang 的并发性和容错性，实现高效的分布式计算。
• 进化算法支持：支持基于记忆的算法和遗传算法，可根据需求灵活切换。
• 模块化设计：系统设计高度模块化，易于扩展和定制，用户可以轻松添加新的传感器、执行器和突变操作。
• 即将发布的 V2.0 版本：V2.0 版本将提供更清晰的实现、更多的功能和全面的文档，并将在 Gene Sher 即将出版的《Neuroevolution Through Erlang》一书中详细介绍。

如何开始

1. 编译项目：在 Erlang 环境中执行 make:all(). 进行编译。
2. 初始化数据库：创建一个名为“benchmarks”的文件夹，并执行 polis:create(). 初始化数据库。
3. 启动 Polis 数据库：执行 polis:start(). 启动整个系统。
4. 配置和启动代理群体：根据需求修改 INIT_CONSTRAINTS 并执行 population_monitor:start() 启动代理群体。

DXNN MK2 Erlang 是一个潜力巨大的计算智能平台，无论你是研究者、开发者还是爱好者，都能从中找到适合自己的应用场景。立即尝试 DXNN MK2，开启你的计算智能探索之旅！

DXNN2 Topology and Parameter Evolving Universal Learning Network platform DXNN MK2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dx/DXNN2