💥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...
GA-BP算法的python实现评分: 此文件基于github中ahmedfgad的NeuralGenetic文件,若可以访问则直接访问,否则谢谢老板的积分。 文章内容详情:此文件没有用TensorFlow,没有用pytorch,只需安装相对应的包即可使用。文章中的适应度是根据预测出来对应的类的正确的个数占总个数比例决定。通过设计自己的适应度要求即可满足上述情...