arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Romain Claret, Michael O'Neill, Paul Cotofrei, Kilian Stoffel·· 3 小时前AI 评分20
多行为演化基底：通过神经调节与激活选择实现
Multi-Behavioral Evolved Substrates Through Neuromodulation and Activation Selection
AI 导读
研究通过CPPNs间接编码演化基底，结合神经调节与逐任务激活函数选择，突破单调激活函数在奇偶任务上75%的进化搜索瓶颈。所有种子中实现5项任务100%同时成功，振荡类激活函数均达100%（30颗种子）。单一机制均不足，多层深度提供替代路径。
来源：arXiv · Neural and Evolutionary Computing · arxiv.org