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Prajwal Pawar 1，教授。 PUNAM SHINDE 2 1，2 2 1，工程系，计算机工程学院，Savitribai Phule大学浦那摘要 - 神经进化，神经网络与进化算法的融合，是推进人工智能（AI）的变革性力量。本文的展开目的是阐明神经进化的基本概念和应用，旨在提供对其在推动AI领域的重要性的细微理解。从探索进化算法与神经网络之间的协同作用开始，本文强调了展示神经进化在解决各种领域中复杂问题的现实世界中适用性的总体目标。检查神经网络的不断发展的体系结构，包括复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络的适应性，以阐明神经进化的适应性。纸张研究了可扩展性和效率策略，阐明了处理更大的神经网络体系结构并提高计算效率。集成到多代理系统中，强调了神经进化在复杂相互作用中优化合作和竞争行为方面的作用。神经交流网络的鲁棒性和适应性分析构成了关键方面，评估了它们在各种条件及其概括能力中的弹性。最终概述了神经进化对更广泛的AI景观的贡献，为研究人员和从业人员提供了见解，并在神经网络和进化算法的交汇处促进了发展。索引术语 - 神经进化，人工智能，进化算法，神经网络，遗传算法，学习算法，优化技术，机器学习，强化学习，增强学习，进化策略
人工智能中的神经进化
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