20、神经进化方法：从理论到实践

神经进化方法：从理论到实践

神经进化是一种强大的技术，它结合了神经网络和进化算法的优势，能够自动搜索和优化神经网络的结构与参数。下面我们将通过两个具体的例子，详细介绍神经进化的应用和实现过程。

1. 基因型到表型的映射

基因型到表型的映射是通过一个程序来完成的，这个程序可以读取基因型数据，并根据这些数据生成相应的表型。对于直接或间接编码的神经网络系统，映射器也可以是一个以多种不同方式实现的程序，其实现方式当然取决于所选择的基因型和表型。例如，如果基因型是元组编码的，存储在Mnesia数据库中，而表型是一个基于进程的神经网络系统，并且所有这些都是用Erlang编写的，那么映射器只需从Mnesia数据库中读取表示神经元、传感器和执行器的每个元组，并为每个这样的节点创建一个具有元组中指定属性的进程。每个进程都知道它所连接的元素的ID，以及它应该从哪些元素接收信号，以及它应该向哪些元素发送输出信号。如果基因型是字符串编码的，而实际的神经网络在FPGA上表示，那么映射将完全不同。

在生物有机体中，核糖体读取RNA中的信息并产生构成和供我们身体使用的蛋白质。因此，核糖体以及它工作所需的所有机制，都是生物映射器程序的一部分。

2. 通过遗传算法进行神经进化

我们将通过三个具体的例子来展示神经进化的工作原理：
1. 创建一个作为异或（XOR）门的神经网络系统。
2. 创建一个在移动小车上平衡杆子的神经网络系统。
3. 进化一个基于神经网络的智能系统，具备神经可塑性、学习能力，甚至能够修改自己的神经结构。

2.1 示例1：进化一个XOR逻辑运算符

如果我们以正确的方式连接3个神经元