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遗传算法求解?
- 问：遗传算法是一类模拟生物进化的智能优化算法，它是由J.H.Holland于六十年...
- 答：这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。(2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生...
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2013-12-03
回答者: 知道网友
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基于遗传算法的BP神经网络的应用
- 答：关键词：BP神经网络遗传算法MATLAB结构优化Abstract—Inrecentyears,artificialneuralnetworkgraduallyattentionhasbeenpaidintothehotareaofresearchinmanyfieldshavebeeninvolvedinelectronicapplicationssuchasotherfieldshaveawiderangeofapplications,andalsocontinuedtoexpanditsapplications.Toalleviatetheshortcomingofeasily...
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2020-03-21
回答者: 百度文库精选
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神经网络算法
- 答：在回到神经网络中,w和b的更新规则为: 前面提到神经⽹络如何使⽤梯度下降算法来学习他们⾃⾝的权重和偏置。但是,这⾥还留下了⼀个问题:我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。这里就需要用到一个非常重要的算法:反向传播算法(backpropagation)。 反向传播算法的启示是数学中的链式法则。 四个方程: 输出层...
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2022-07-15
回答者: 猴潞毒0
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神经网络算法的三大类分别是?
- 答：神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了...
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2021-04-12
回答者: 凛拓先生
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学习遗传算法和神经网络算法看什么书好?
- 问：想学遗传算法和神经网络算法，推荐一下书籍，谢谢~
- 答：适应度高的基因组合在下一代所占的比列更高,而适应度低的组合被淘汰.通过一代一代的筛选繁衍,最终找到全局接近最优解.适用于数值优化，如多目标函数优化。以及组合优化，如NP问题－〉作业调度，旅行问题，背包问题。神经网络是遗传算法的进阶,进一步深入可以解决机器学习与人工智能和生命工程问题.
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2016-12-02
回答者: 酸不妞楸
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监督分类算法:选择合适的算法至关重要
- 答：它能够通过寻找最优的超平面,将不同类别的数据分开。决策树决策树是一种结构直观、易于理解的分类算法,适合处理具有复杂关系的数据集。它通过不断划分数据集,生成一棵树形结构,从而实现分类。易神经网络神经网络具备强大的自学习能力和容错性,尤其在处理大规模数据时表现出色。它通过模拟人脑神经元之间的连接,实现...
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2024-02-13
回答者: 凌殇35
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matlab的遗传算法优化BP神经网络
- 问：错误使用 network/subsasgn>network_subsasgn (line 550) net.IW{1,1} m...
- 答：步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理：归一化处理。3、 构建BP神经网络...
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2018-05-15
回答者: cn#GBVBfkQGLG
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matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用?
- 答：global optimization。另外 一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神经网络，第三部训练，第四部获得结果。如果你想结合这两者，就会更加复杂，详细的你可以再问。我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具。
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2016-10-19
回答者: kufemail
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神经网络优缺点,
- 问：以及发展，最好简短精练
- 答：缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
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2019-09-01
回答者: 一碗汤0115
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NF:集成人工生命和遗传算法自动发现神经网络最优结构
- 答：实例展示：高性能网络结构如init-1, 0.927，其结构特点包括32、192、128个卷积核和2x128的MaxPooling，以及固定512神经元的全连接层，展示了算法的智能选择。通过这些实例，我们可以看到人工生命和遗传算法如何协助我们揭示神经网络结构的奥秘，为未来的模型设计提供强大支持。让我们共同见证这一领域的持续...
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2024-04-20
回答者: 武汉誉祥科技
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