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遗传算法优化神经网络

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发表于 2022-8-31 10:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
遗传算法优化神经网络有如下两种情况:
一种是把训练好的神经网络作为黑箱函数,用遗传算法搜索该黑箱函数的最优解;另一种是把遗传算法用于神经网络的训练,充分利用遗传算法全局搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量,再用其它训练算法(如BP算法),得到最终的神经网络结构。
GA和BP网络相结合的方法,能显著地提高BP神经网络的性能,基本上和支持向量机的性能相当,有时甚至优于支持向量机。
由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题,而且权值要采用实数编码,可以直接利用Matlab遗传算法工具箱。



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