一种基于自适应遗传算法的神经网络学习算法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构.首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点.在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,最终达到网络的训练目标.与单一的遗传算法或者梯度下降法比较而言,混合优化算法的收敛速度明显提高.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90452X/200510S/20267890.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络学习 遗传算法 学习算法 神经网络 神经网 遗传算法 神经网络 梯度下降法 自适应变异