AI用語集
人工知能の完全辞典
神経進化
ニューラルネットワークのアーキテクチャ、重み、学習パラメータを含む最適化のために進化的アルゴリズムを適用する人工知能の分野
NEAT（増強トポロジーの神経進化）
最小構造から始めて徐々に複雑化しながら、ニューラルネットワークの重みとトポロジーを同時に進化させる神経進化アルゴリズム
HyperNEAT
生成ニューラルネットワーク（CPPN）を使用して、規則的な接続パターンを持つ大規模な神経アーキテクチャを間接的に作成するNEATの拡張
TWEANN
ニューラルネットワークのトポロジーと重みを同時に進化させる神経進化アルゴリズムのクラスで、NEATとその変種を含む
ニューラルネットワークのためのCMA-ES
共分散行列適応進化戦略を適用して、ニューラルネットワークの重みとハイパーパラメータを適応的に最適化する手法
神経共進化
複数のニューラルネットワーク集団が相互作用しながら同時に進化する進化プロセスで、多エージェント強化学習によく使用される
神経差分進化
差分ベクトルを使用して重みとアーキテクチャの空間を探索する、ニューラルネットワークに適用される確率的最適化手法
直接エンコーディング
各遺伝子がニューラルネットワークの特定のパラメータ（重み、バイアス、接続）に直接対応する遺伝的表現で、精密な制御を提供するが進化性が限られる
間接エンコーディング
ゲノムがニューラルネットワークを構築する生成規則やパターンをコード化するアプローチで、遺伝的コンパクトさを保ちながら大規模な構造を作成可能にする。
ニューロン種分化
類似したニューラルネットワークを異なる種にグループ化するメカニズムで、構造的多様性を維持し、準最適解への早期収束を防ぐ。
段階的複雑化
ニューラルネットワークが単純な状態から始まり、徐々に複雑さを増していく進化的原理で、効率的な最小解を促進する。
ニューロン適応度共有
個体の適応度を集団内の他のニューラルネットワークとの類似度に基づいて調整する多様性保存技術。
多目的ニューロン進化
ニューラルネットワークの複数の矛盾する目的（性能、複雑さ、頑健性）をNSGA-IIなどのアルゴリズムを用いて同時最適化する手法。
CPPN（構成パターン生成ネットワーク）
HyperNEATでゲノムとして使用されるニューラルネットワークで、様々な活性化関数を用いて幾何学的パターンやニューロン接続性を生成する。
ニューロンアーキテクチャ進化
進化的探索によって最適なニューラルネットワークアーキテクチャを自動発見するプロセスで、手動アプローチや微分可能NASの代替手法。
トポロジー変異
ニューロンや接続の追加・削除によってニューラルネットワークの構造を変更する遺伝的演算子で、新しいトポロジーの探索を可能にする。
ニューラルクロッシング
2つの親ネットワークのアーキテクチャと重みを組み合わせて、継承された特性を持つ子孫ネットワークを作成する遺伝的演算子。
神経エピジェネティック進化
基本ゲノムを超えて神経表現型が変化することを可能にし、ネットワークの進化中に適応的可塑性を可能にするアプローチ。