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神经网络和遗传算法什么关系
遗传算法
跟
神经网络
之间是
什么关系
答:
2.
遗传算法
在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀
的神经网络
结构,首先是要解决网络结构的编码问题;然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种:(1)直接编码法 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“...
关于
遗传算法
,模糊数学,
神经网络
三种数学的区别和联系
答:
将好精确化,用数字来表达。
神经网络
是一种仿生计算方法,仿照生物体中信息的传递过程来进行数学计算。这三种知识都是近40年兴起的新兴学科,主要应用在智能模糊控制上面。这三者可以结合起来应用。如用模糊数学些
遗传算法的
程序,优化神经网络,最后用神经网络控制飞行器或其他物体 ...
关于
遗传算法
,模糊数学,
神经网络
三种数学的区别和联系
答:
将好精确化,用数字来表达。
神经网络
是一种仿生计算方法,仿照生物体中信息的传递过程来进行数学计算。这三种知识都是近40年兴起的新兴学科,主要应用在智能模糊控制上面。这三者可以结合起来应用。如用模糊数学些
遗传算法的
程序,优化神经网络,最后用神经网络控制飞行器或其他物体 ...
关于
神经网络
,蚁群算法
和遗传算法
答:
遗传算法
是比较成熟的算法,它的全局寻优能力很强,能够很快地趋近较优解。主要应用于解决组合优化的NP问题。这三种算法可以相互融合,例如GA可以优化
神经网络
初始权值,防止神经网络训练陷入局部极小且加快收敛速度。蚁群算法也可用于训练神经网络,但一定要使用优化后的蚁群算法,如最大-最小蚁群算法和带...
如何选择SVM,逻辑回归和
神经网络算法
答:
2.
遗传算法
在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀
的神经网络
结构,首先是要解决网络结构的编码问题;然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种:(1)直接编码法 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“...
遗传算法
解决TSP问题
答:
三、
遗传算法
在
神经网络
中
的
应用 遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面:网络的学习,网络的结构设计,网络的分析。1.遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中,遗传算法可用于网络的学习。这时,它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化,从而提高学习...
bp
神经网络与
量子行为粒子群
算法
有
什么
不一样
答:
这四个都属于人工智能
算法的
范畴。其中BP算法、BP
神经网络和
神经网络 属于神经网络这个大类。
遗传算法
为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点是需要“训练”,给一些输入,告诉他正确的输出。若干次后,再给新的输入,神经...
遗传算法
神经网络
算法 模糊逻辑算法 那个难?
答:
第2个最简单,
神经网络算法
只需神经反应
遗传算法
优化概率
神经网络的
matlab代码
答:
原理大概是,设置一个初始种群,种群里的个体就是平滑因子,经过
遗传算法的
选择、交叉、变异后,逐渐找到一个最佳的spread,即为最终结果。附件是一个GA-BP算法的程序,虽然不同,但是原理是相近的,可以参考。遗传算法的基本运算过程如下:a)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成...
机器学习两大系统是啥?
答:
本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史,然后讨论机器学习的主要策略和基本结构,最后逐一研究各种机器学习的方法与技术,包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练
神经网络的
学习等。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。 一、...
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