我感兴趣的主题是通过计算机程序模拟生物。神经网络在消化千兆字节的信息方面取得了巨大的进步。
就所需资源而言，训练神经网络已经远远超出了台式计算机的平均功能。因此，在学习神经网络方面具有快速反馈的“玩具”项目总是很有趣。最重要的是，神经网络本身并不需要开发人员的明显努力就可以学习。今年春天，我很惊讶地发现乔布·塔勒（Job Talle）关于鱿鱼神经进化的文章。
一篇相对简短的文章既描述了鱿鱼运动的物理原理，又描述了我之前从未见过的尖峰神经网络，该神经网络使鱿鱼的触角处于运动状态，此外还包含了一种遗传算法，用于自然选择最适合的个体。这篇文章是关于什么的，而不是关于我如何跳蚤的。
让我们从源代码开始：
如果读者点击链接，他将在鱿鱼的示例中找到有关神经进化实现的详细故事（及其翻译）。该文章的结果将如下所示：
或像这样：
本文提供了源代码和指向在浏览器中运行的仿真的链接。
当一切准备就绪，被告知和显示后，问题仍然存在，该程序实际上是如何工作的。
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