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[讨论]在神经网络中运用遗传算法

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preem        

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发表于 2005-12-31 01:54 |只看该作者 |正序浏览
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. ~, r" `4 W+ w7 [/ f4 K

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zan
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arwc        

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scutlv        

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“把遗传算法算出的结果当作神经网络的初值”这里的初值是不是指权值和阈值的初始值?! _( ~. D0 K# I; \& J

$ F- o) _6 v4 y; g7 Q4 |遗传神经网络是有两种,一种是用遗传算法来优化网络的权值和阈值,另一种不仅优化权值和阈值,还优化网络的拓扑结构(隐层节点数)
# j' j- U/ X  I& L% [7 p2 ]2 l4 r4 W% `. K8 f) e2 J' ^
目前比较成熟的是第一种。实质上是用遗传算法来代替梯度下降算法。
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把遗传算法算出的结果当作神经网络的初值,减少神经网络里的反馈误差和训练周期数,我也看过类似的方法
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Kadyniost        

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stuv147        

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uvwx718        

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光!远方的你还好吗?

我,潸然落泪……这97sese光!远方的你还好吗?3 I* S" n  J) @& i
就去色色光!远方的你还好吗?2 F$ F. S& \+ l2 T* p
五月天里的冬天特别漫长,特别冷!我如何来度过,不知道…今晚也许就是开始,打开被子,却没有一丝睡意!希望明天会有阳光!远方的你还好吗?
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cyc_1983        

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把遗传算法算出的结果当作神经网络的初值,减少神经网络里的反馈误差和训练周期数,应该可以吧?
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