NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) es un algoritmo genético (GA) para la generación de redes neuronales artificiales en evolución (una técnica de neuroevolución) desarrollado por Ken Stanley en 2002 mientras estaba en la Universidad de Texas en Austin.
Altera tanto los parámetros de ponderación como las estructuras de las redes, intentando encontrar un equilibrio entre la idoneidad de las soluciones evolucionadas y su diversidad.
Se basa en aplicar tres técnicas clave: rastrear genes con marcadores históricos para permitir el cruce entre topologías, aplicar la especiación (la evolución de las especies) para preservar las innovaciones y desarrollar topologías de forma incremental a partir de estructuras iniciales simples (“complejización”).
Tradicionalmente, un experimentador humano elige una topología de red neuronal y los valores de peso de conexión efectivos se aprenden a través de un procedimiento de entrenamiento. Esto produce una situación en la que puede ser necesario un proceso de prueba y error para determinar una topología adecuada. NEAT es un ejemplo de una red neuronal artificial de topología y evolución de peso (TWEANN) que intenta aprender simultáneamente los valores de peso y una topología adecuada para una red neuronal.
El enfoque NEAT comienza con una red de retroalimentación similar a un perceptrón de solo neuronas de entrada y neuronas de salida. A medida que la evolución avanza a través de pasos discretos, la complejidad de la topología de la red puede crecer, ya sea insertando una nueva neurona en una ruta de conexión o creando una nueva conexión entre neuronas (antes desconectadas).
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