cerco materiale sulle reti neurali NEAT

[Alberto Sanfelice]

Un saluto a tutti, dopo mesi di ricerche sul web ho dovuto gettare la spugna e chiedere aiuto. Sto cercando del materiale che possa spiegarmi come creare una rete neurale di tipo NEAT (Neuroevolution of augmenting topologies) da zero.
Purtroppo tutti i pdf che ho trovato (in inglese) sono pieni di concetti teorici e formule matematiche complesse (senza minima spiegazione pratica), che per la stesura del codice mi servono a poco. Al contrario, quando ho cercato materiale sulle reti neurali MLP (le vecchie feed forward con error back propagation) ho trovato dei bellissimi pdf con tanto di disegno e formula da applicare affiancata. Se avete libri da consigliarmi ben venga, mi va bene qualsiasi cosa, l'importante è che alla fine della lettura sia in grado di fare ciò che voglio. Ringrazio chi mi risponderà

[pabloski]

Per esperienza personale ( sulle NN in generale e non sulle NEAT in particolare ) posso dirti che e' quasi impossibile trovare del materiale chiaro e pratico. Le uniche cose che trovi sono o pdf zeppi di teoria e codice gia' scritto. Credo che partire dal codice sia un buon metodo per capire come implementarle in pratica. Mi riferisco a progetti come questi:

https://github.com/raymoo/NEET
https://github.com/thompsonja/Haskell-NEAT
https://github.com/OptimusLime/neatjs

L'ultimo e' in javascript, per cui dovrebbe essere semplice da digerire.

[Alberto Sanfelice]

Grazie mille! Effettivamente le NEAT da quello che ho capito non sono molto semplici da spiegare "graficamente". Però devo proprio dirlo; bisogna stare attenti ai libri di qualche super professore, che dopo averti fatto pagare un bel po', l'unica cosa che apprendi è che il soggetto in questione voleva solo fare lo splendido, senza trasmetterti nulla ovviamente . Scherzi a parte, grazie ancora per il materiale; ho anche acquistato un libro che al quanto pare, spiega le NEAT commentando del codice, proprio come hai consigliato te. Se troverò il libro d'aiuto posterò il nome in questa discussione (anche prima di leggerlo se qualcuno è curioso).