Главный метод эволюционного подхода к искусственным нейронным сетям называется генетическим программированием. Этот метод основан на принципах естественного отбора и генетики, где популяция нейронных сетей подвергается эволюционному процессу, в результате которого создаются оптимальные решения для конкретной задачи.
В рамках генетического программирования, начальная популяция нейронных сетей случайным образом генерируется и оценивается по заранее заданным критериям (например, точность предсказания или скорость обучения). Затем некоторые нейронные сети выбираются для размножения, скрещивания и мутации, чтобы сгенерировать новое поколение сетей. Этот цикл повторяется несколько раз до тех пор, пока не будет достигнуто оптимальное решение.
Генетическое программирование позволяет находить оптимальные параметры нейронных сетей, а также их архитектуру для решения сложных задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Он также способствует поиску новых идей и подходов к созданию эффективных алгоритмов на основе исследования генетической обусловленности успешных решений.