Il y a eu un intérêt récent à combiner des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones dans un cadre général de neuroévolution. L'idée de base est que votre algorithme génétique fait évoluer les paramètres de nombreux réseaux de neurones qui sont ensuite utilisés pour résoudre votre tâche actuelle. Une sorte de programmation génétique, mais au lieu de faire évoluer un extrait de code pour effectuer une tâche, vous faites évoluer un réseau de neurones.
Quand devrais-je utiliser cette approche combinée au lieu d'utiliser des réseaux de neurones ou des algorithmes génétiques par eux-mêmes? Pour quels types de problèmes l'approche combinée a-t-elle produit de meilleurs résultats que les approches individuelles? Pour quels types de problèmes l'approche combinée est-elle la «meilleure» approche?
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