machine-learning - HyperNEAT - 基質活性化機能とCPPN活性化機能の違い

Question

HyperNEAT をいじっていて、ちょっとした問題に遭遇しました。私が理解していることから、基板はノードの初期レイアウトであり、後で CPPN を照会して接続の重みを提供するために使用されます。CPPN 活性化関数は、CPPN の各ノードに表示される活性化関数のセットに過ぎないことは理解していますが、基質活性化関数は何を参照していますか? 基板は必ずしもネットワークではなく、問題のジオメトリを CPPN のパターン生成能力に組み込むために使用されるレイアウトに過ぎないという印象を受けました。では、基質活性化機能はどこから来るのでしょうか?

編集：SharpNEATをUnityに移植したUnityNEATを使用しています。

ありがとう

Answer 1

私の理解では、サブストレートはタスクに直接適用されるネットワークです。CPPN は、基板内のニューロン間の接続の重みを計算するために使用されます。そのため、サブストレートに入力を与えると、サブストレートの各ノードは、活性化関数に応じて出力を計算します (従来のネットワークと同様)。

したがって、基板の出力層 (つまり、タスクの出力) は、基板内の各ニューロンの値と基板内の各接続 (CPPN によって提供される重み) の関数になります。