私はフィード フォワード人工ニューラル ネットワーク (ANN) について読んできましたが、通常は、目的の出力を達成するために重みを変更するためのトレーニングが必要です。また、一度調整された同じ入力を受信すると、常に同じ出力を生成します (生物学的ネットワークは必ずしもそうではありません)。
それから、進化するニューラル ネットワークについて読み始めました。ただし、進化には通常、2 つの親ゲノムを新しいゲノムに組み換えることが含まれます。「学習」ではなく、適合性テストを通じて実際に組み換えて検証します。
私は考えていました、人間の脳はそれ自身のつながりを管理しています。それはつながりを生み出し、一部を強化し、他のものを弱めます。
これを可能にするニューラル ネットワーク トポロジはありますか? ニューラルネットワークは、一度悪い反応を起こした場合、それに応じて重みを調整し、おそらくランダムな新しい接続を作成します（脳がどのように新しい接続を作成するかはわかりませんが、作成しなかったとしても、ランダムな突然変異の可能性新しい接続により、これが軽減される可能性があります)。良い反応は、それらのつながりを強化します。
このタイプのトポロジーは Turing Type B Neural Network として知られていると思いますが、コード化された例や論文は見たことがありません。