Обзор методов эволюции нейронных сетей

Более-менее понятно, спасибо. Хотя, конечно, если вычисление фитнесс-функции для данной архитектуры сети требует объемных вычислений (решить задачу заново с данной архитектурой), то требуемое на решение оптимизационной задачи время должно быть воистину колоссальным. Впору суперкомпьютеры использовать.

Обзор методов эволюции нейронных сетей

Я в своем дипломе применяю генетическое программирование для обученя решающих деревьев в контексте другого алгоритма машинного обучения, бустинга (о нем на Хабре уже писали, кажется).

Обзор методов эволюции нейронных сетей

Я бегло проглядел статью, и нигде не увидел ответов на следующие важный вопрос (если не заметил — заранее извиняюсь): что служит функцией приспособленности? Ошибка обученной сети с выбранной архитектурой на заранее фиксированной обучающей выборке? Оценка ошибки обученной сети на генеральной совокупности с помощью кросс-валидации (ох и долго же наверное это будет работать) или просто оценка по тестовой выборке?

Акинатор и математика

Да, это определенно экспертная система, если вы об этом. Существует много способов построения экспертных систем, и это — один из них.