In the reinforcement learning models we discussed in previous article, we used various variants of convolutional networks that are able to identify various objects in the original data. The main advantage of convolutional networks is the ability to identify objects regardless of their location. At the same time, convolutional networks do not always perform well when there are various deformations of objects and noise. These are the issues which the relational model can solve.
In the previous article, we started exploring non-gradient optimization methods. We got acquainted with the genetic algorithm. Today, we will continue this topic and will consider another class of evolutionary algorithms.
具体的にどのようにモデルを作成すべきか、もっと詳しく教えてください。このEAを使って実験したいのですが、これが邪魔をしています！
こんにちは、次の記事の モデルを使うことができます。
zipファイルには入っていないようです。
NetCreatorでモデルを作成する方法について詳しい情報がありますか？
下記の通りです：
EAをトレーニングするために、すべてのモデルはNetCreator ツールを 使用して作成されました。各エージェントは独自のサンドボックスで動作しているため、共通のターミナルフォルダを介してのみデータを交換することができます。NetCreatorでのモデル作成については、"Neural networks made easy (Part 31)：進化的アルゴリズム"