进化神经网络搜索算法开源代码

进化神经网络搜索算法是一种基于进化算法和神经网络的优化方法，用于解决复杂的搜索和优化问题。在开源社区中，有一些优秀的进化神经网络搜索算法的开源代码可供使用。以下是其中几个常用的开源代码：

1. NEAT-Python：NEAT（NeuroEvolution of Augmenting Topologies）是一种经典的进化神经网络算法，NEAT-Python是其Python版本的开源实现。它提供了一个灵活的框架，可以用于构建、训练和优化神经网络。

2. HyperNEAT：HyperNEAT是NEAT的扩展版本，它通过使用神经网络来表示问题的拓扑结构，从而提高了搜索效率。HyperNEAT的开源实现可以在GitHub上找到。

3. DeepEvolve：DeepEvolve是一个基于遗传算法的深度神经网络搜索算法。它通过遗传算法来搜索神经网络的超参数和结构，以获得更好的性能。DeepEvolve的代码可以在GitHub上找到。

4. NeuroEvolution：NeuroEvolution是一种使用进化算法来训练神经网络的方法。在开源社区中，有一些实现了NeuroEvolution的库，如NEAT-Java和NEAT-JS等。