HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)는 NEAT 알고리즘의 확장 버전으로, 신경망의 구조뿐만 아니라 연결 가중치를 생성하는 패턴을 진화시키는 방법을 제안한다. HyperNEAT은 신경망의 가중치를 직접 진화시키기보다는, 연결 가중치를 결정하는 함수를 진화시킴으로써, 보다 복잡하고 효율적인 신경망을 설계할 수 있게 한다. 이 접근법은 특히 고차원 입력 공간과 대칭성을 가진 문제에서 큰 장점을 발휘한다.HyperNEAT의 핵심 개념CPPN (Compositional Pattern Producing Network):HyperNEAT의 핵심은 CPPN이라는 함수 생성 네트워크이다. CPPN은 특정 패턴을 출력하는 함수로, 이 패..
