标签： neural-network genetic-algorithm
我让一个立方体学会自己跳跃跳跃，我不知道什么方法会发展到最健康，最快。
一种方法可能是设置一个只有1个隐藏层的基本前馈神经网络，并使用遗传算法调整权重。
另一方面，另一种可能性是实现NEAT（遗传算法可以改变连接和节点的数量，以及网络中的权重）。
由于第二种方法显然更复杂，进化神经网络需要花费更多时间而不是具有固定结构的神经网络吗？
此外，它是否适用于所有情况？例如，我相信对于基本的跳绳，基本的神经网络就可以了。