【推荐】一个简单的遗传算法优化神经网络结构的算法介绍

wgao · 发表于 2004-7-4 10:54:52

遗传算法优化神经网络结构的算法


神经网络结构包括网络的拓扑结构(连接方式)和接点转移函数两方面.
人们总是期望以简单的网络结构实现所需的信号处理功能,并尽可能达到较高的性能指标.

利用遗传算法设计神经网络可根据某些性能评价准则如学习速度,泛化能力或结构复杂程度等搜索结构空间中满足问题要求的最佳结构.利用遗传算法设计神经网络的关键问题之一仍然是如何选取编码方案.

借助遗传算法优化神经网络结构的算法步骤如下:
1)随机产生若干个不同结构的神经网络,对每个结构编码,每个码链对应一个网络结构,N个码链构成种群.
2)利用多种不同的初始连接权值分别对每个网络进行训练.
3)计算在每个对应码链下神经网络的误差函数,利用误差函数或其他策略(如网络的泛化能力或结构复杂度)确定每个个体的适应度函数.
4)选择若干适应度函数值最大的个体构成父本.
5)利用交叉,变异等遗传操作算子对当前一代群体进行处理,产生新一代群体.
6)重复上述2)-5)步骤,直到群体中的某个个体(对应一个网络结构)能满足要求为止.

cswbww · 发表于 2004-7-4 18:05:44

最近，我绕有兴趣的研究了遗传算法（Genetic Algorithms)。白话文的步骤就如wgao所言，呵呵，可是和神经网络结构的结合，确实是个简单的介绍，几乎所有的和遗传算法相联系的优化都是这个道理，即对不同代的子目标函数最优值的改善。介绍和神经网络结合是不是要有更具特色的介绍？而撇开GAs的共性。

wtcat · 发表于 2004-7-5 12:31:11

请问你用遗传算法来决策神经网络的结构时，每个网络的权值如何取值？

wgao · 发表于 2004-7-5 14:38:50

wtcat wrote:
请问你用遗传算法来决策神经网络的结构时，每个网络的权值如何取值？

权值可以采用BP算法等训练得到

wgao · 发表于 2004-7-5 14:40:19

cswbww wrote:
最近，我绕有兴趣的研究了遗传算法（Genetic Algorithms)。白话文的步骤就如wgao所言，呵呵，可是和神经网络结构的结合，确实是个简单的介绍，几乎所有的和遗传算法相联系的优化都是这个道理，即对不同代的子目标函数最优值的改善。介绍和神经网络结合是不是要有更具特色的介绍？而撇开GAs的共性。

其实进化神经网络的一般过程确实同进化算法没有太大差别, 差别主要在于具体问题的处理上

wtcat · 发表于 2004-7-5 16:22:19

你不是说利用多种不同的初始权值吗？既然用BP算法，用同一样的初试权值矩阵不就可以了吗？我没有搞懂你的这一步的思路！望指教！

wtcat · 发表于 2004-7-5 16:24:37

对了，你的权值要不要编码寻优，能告诉我你的QQ吗？可以交流学习一下！
我的：3451882

wtcat · 发表于 2004-7-5 16:32:31

你的权值用BP算法，不是违背了你用GA算法的优点了吗？为什么不都用GA

wgao · 发表于 2004-7-8 18:09:44

wtcat wrote:
你的权值用BP算法，不是违背了你用GA算法的优点了吗？为什么不都用GA

不是的，单单进化结构, 权值训练用BP, 这是权值不编码, 如果同时进化结构和权值,则两个都用GA, 这是权值应该编码, 主要看你的问题需要如何解决了

liulan2000 · 发表于 2007-10-12 09:46:57

您好，能交流一下吗？我也在作这方面的东西
QQ：410657031

talenttao2008 · 发表于 2007-11-3 19:24:58

我做的是模糊神经网络方面的东西，应该也有共同之处啊！
忘一起交流！！
QQ：104512937

liusuyan0911 · 发表于 2009-10-15 15:58:47

我现在做的是用遗传算法优化神经网络的权值和阈值还有网络的结构，我的权值和阈值是用十进制表示的，而网络结构中隐含层节点数是用01二进制表示的，我想问的是，我能否把这两种类型的数据放到同一个染色体中进行交叉，变异等等操作？还是有其他别的方法可以解决？

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