BP神经网络是一种通过反向传播算法来训练多层神经网络的方法。而遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过不断迭代和交叉变异来搜索最优解。 将遗传算法应用于BP神经网络的优化过程中,可以通过调整神经网络的权重和偏置,以找到最优的网络结构和参数组合,从而提高神经网络的性能和泛化能力。 算法步骤 初始化神经网...
💥1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子,例如不可导的特性函数(传递函数)或者...
💥1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子,例如不可导的特性函数(传递函数)或者...