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SharpNEAT：神经网络进化算法，基于C# .NET框架。
一种快速灵活的进化引擎，用于实现人工进化和遗传编程技术。
基于GPU加速的增强拓扑神经进化算法(NEAT)
基于Tensorflow 2.x 的神经进化框架，专注于模块化和高性能。预先实现了NEAT、DeepNEAT和CoDeepNEAT算法。
TensorFlow 框架下对神经进化 (NEAT) 和自适应超神经进化 (HyperNEAT) 的 Eager 执行模式实现
这个程序使用 NEAT 算法训练一个 AI 来玩超级马里奥兄弟。
使用PyTorch实现NEAT算法（神经进化增强拓扑结构）
用于跨适应音频效果的进化人工神经网络
使用Go语言实现增强拓扑神经进化（NEAT）方法，用于进化和训练人工神经网络，无需反向传播误差。
基于NEAT算法的自动驾驶汽车
这是一个公开的Python实现的DeepHyperNEAT系统，用于进化神经网络。由Felix Sosa和Kenneth Stanley开发。论文链接：https://eplex.cs.ucf.edu/papers/sosa_ugrad_report18.pdf
用于模拟、游戏或一般机器学习问题的遗传学习算法实现
一个使用GDScript语言，在Godot游戏引擎上实现Kenneth O. Stanley的NEAT算法的项目。
一个从零开始用Java实现NEAT（拓扑增强神经进化）算法的项目，用于生成不断进化的人工神经网络。仅供学习使用。
人工智能通过神经进化学习玩打飞机游戏，代码用Rust语言和macroquad库实现。
在Unity 2020中实现SharpNEAT。对UnityNEAT项目进行了全面重构。
基于PyTorch的CoDeepNEAT实现及扩展
Python神经进化框架
人工智能利用神经进化拓扑结构增强和深度Q学习技术，玩起了1980年的经典游戏《吃豆人》
用于OpenAI Gym强化学习的NEAT算法
