神经网络、模糊理论均可归结为无监督学习及有监督学习,进化算法为仿生全局优化方法,算法特点是随机搜索与隐并行计算,不易陷于局部极值点,在城市交通控制中常用于解决静态的信号配时优化。监督学习一般需要预先获得训练样本的类别;而无监督学习的训练样本并不需知道类别信息,但是需要获取每种类别的先验概率及类别的数量。
GAN算法 | GAN,全称为生成对抗网络(Generative Adversarial Networks),是一种深度学习模型,由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成。生成器的任务是生成新的数据,而判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的。 GAN的基本原理是使用两个神经网络进行对抗训练,生成器试图生成假的数...