👐 例えば、ある３つの遺伝子が端のふたつは正解なのに、真ん中が不正解という場合、この不正解の遺伝子は、周りの正解遺伝子に守られて、なかなか淘汰されません。 もしかしたら、実際のアニメーション、つまり動画を学習させれば「This Anime Does Not Exist（このアニメは存在しない）」においては、手や腕がより自然になる可能性がある。
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👐 例えば、ある３つの遺伝子が端のふたつは正解なのに、真ん中が不正解という場合、この不正解の遺伝子は、周りの正解遺伝子に守られて、なかなか淘汰されません。 もしかしたら、実際のアニメーション、つまり動画を学習させれば「This Anime Does Not Exist（このアニメは存在しない）」においては、手や腕がより自然になる可能性がある。
10このため、実際には適応度をスケーリングした値を使用することが多い。
☕ 選ばれた遺伝子情報が0であろうと1であろうと100であろうとお構いなしに、 全く別の値へ変更されます。 このようなスキーマを 積み木（Building Block）といい、この考え方を 積み木仮説という。 それよりも、超優秀から超ダメまでバラエティに富んでいる方が、最終的には良好な結果をもたらす（ただし、過酷な淘汰が必要になりますが）。
18一方、ミロのヴィーナスの魅力は、腕がない故に想像力がかき立てられる点にもある。
🌏遺伝的アルゴリズムの流れ 遺伝的アルゴリズムの流れを簡単に見ていきましょう。
「顔」の右側に赤い丸が出現したのだ。
❤️ 遺伝的アルゴリズムは、この 環境や問題に対する適応度をもとに、 優秀な個体を次世代へと受け継ぎ、優秀でない個体を排除するという大まかな考え方のもとに成り立ちます。 （製作者のTwitterのフォローはから）. もっと言えば、選択とは、 生物の「自然淘汰」をモデル化したものです。
20これで遺伝子がシャッフルされる。
💅 コンストラクタで指定された交叉確率や変異確率に応じて抽出された2つの個体を変化させる（乱数と確率で、交叉などが発生しない場合は親の個体をそのまま次世代に設定する）。 肌色の丸と小さい四角が奇跡的に組み合わさった結果、画像中央部に エッチの象徴が誕生していました。 class Chromosome ABC : """ 染色体（遺伝的アルゴリズムの要素1つ分）を扱う抽象クラス。
12デーに腕の情報が少ないため、腕の生成が安定しないと考えられる。
ほかにも、最短経路問題であれば、その遺伝子に対応する経路の距離がそのまま適応度になります。
