این یک پیاده‌سازی عمومی از سیستم DeepHyperNEAT به زبان پایتون است که توسط Felix Sosa و Kenneth Stanley توسعه داده شده است. 🧠
این سیستم از یک روش تکاملی برای طراحی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کند و الهام‌گرفته از معماری HyperNEAT است که خود یک توسعه از الگوریتم NEAT محسوب می‌شود.

کاربردش چیه؟
این ابزار برای حل مسائلی که نیاز به طراحی خودکار معماری شبکه‌های عصبی دارند، مناسب است. 🤖
به‌ویژه در حوزه‌هایی که دانش اولیه درباره ساختار بهینه شبکه وجود ندارد، می‌توان از این روش استفاده کرد.

در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟
وقتی می‌خواهید بدون دخالت دستی، معماری بهینه یک شبکه عصبی را کشف کنید. 🔍
همچنین زمانی که مسئله پیچیده است و روش‌های سنتی یادگیری ماشین به خوبی عمل نمی‌کنند، این سیستم می‌تواند گزینه مناسبی باشد.

چند مثال از موارد استفاده:
- کنترل ربات در محیط‌های پویا 🤖
- بازی‌های ویدئویی با چالش‌های پیچیده 🎮
- پردازش سیگنال یا تصویر با ساختارهای نامشخص 📊
- شبیه‌سازی رفتارهای هوشمند در سیستم‌های عامل خودمختار 🌐