问：
增强拓扑神经进化（NEAT）对遗传机器学习有何贡献？
A：增强拓扑神经进化（NEAT）通过提供基于遗传算法原理的尖端创新模型来帮助遗传网络学习，从而根据网络的权重和结构优化网络。
遗传算法通常是人工智能和机器学习模型，它们在某种程度上基于自然选择的原理-这些模型通过迭代处理为给定需求选择最佳结果的原理而起作用。 这些是“进化算法”的更广泛范畴的一部分，专业人士将其称为机器学习的“进化论流派”，该流派高度围绕生物进化原理构建。
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增强拓扑神经网络是一种拓扑和重量演化人工神经网络（TWEAN）–它优化了网络拓扑和网络的加权输入– NEAT的后续版本和功能已帮助使这一通用原理适应特定用途，包括视频游戏内容的创建以及机器人系统的规划。
借助增强拓扑的NeuroEvolution之类的工具，人工神经网络和类似技术可以以某些相同的方式参与地球上生物生命的进化-但是，这些技术通常可以非常快速且以许多复杂的方式进化。
诸如“增强拓扑的NeuroEvolution”用户组，软件常见问题解答和其他元素之类的资源可以帮助您更全面地了解NEAT的工作原理以及它在进化机器学习中的含义。 本质上，通过简化网络结构和更改输入权重，NEAT可以使机器学习系统的人工操作者更接近其目标，同时消除了设置过程中涉及的大量人工。 传统上，使用简单的前馈神经网络和其他早期模型，加权输入的结构和设置依赖于人类训练。 现在，这些系统在很大程度上实现了自动化。
