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決定論的な問題空間のために、最適なノードとリンク構造を持つニューラルネットワークを見つける必要があります。遺伝的アルゴリズムを使用して多くのニューラルネットワークをシミュレートし、問題領域に最適なネットワーク構造を見つけたいと思います。 このようなタスクに遺伝的アルゴリズムを使用したことはありません。実際的な考慮事項は何ですか？具体的には、ニューラルネットワークの構造をどのようにゲノムにエンコードする必要がありますか？

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既に存在するトポロジ（パーセプトロン、コノヘンなど）に適合できないか、それらの存在を単に知らないか、またはそれらの理解ができないニューラルネットワークの問題を解決すると仮定しますメカニックと私は代わりに自分自身に依存しています。 任意の問題のニューラルネットワークのトポロジ（つまり、レイヤーの数、アクティベーションのタイプ、接続のタイプと方向など）の選択を自動化するにはどうすればよいですか？ 私は初心者ですが、いくつかのトポロジ（または少なくともパーセプトロン）では、隠れ層のニューロンが数学的に意味のあるコンテキストを表現しないため、内部のメカニズムを理解することは不可能ではないにしても非常に難しいことに気付きました。

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