神经网络算法关于神经网络,蚁群算法和遗传算法

神经网络算法  时间:2021-06-25  阅读:()

神经网络中的记忆以什么算法存在的

神经网络是生物角度上的称呼,底层就是一个函数。

例如BP神经网络,就是y=w11*tansgi(w1*x1+w2*x2+b1)+w12*tansgi(w21*x1+w22*x2+b2)类型的函数。

记忆就是以函数里的权值w和阈值b存在的,不同的训练数据,会训练出不同的 w和b,这样对相同的输入,就会有不同的输出,也即是你说的记忆。

你可以在《神经网络之家》网info里看相关的视频,可以了解得到透彻。

关于神经网络,蚁群算法和遗传算法

1. 神经网络并行性和自适应性很强,应用领域很广,在任何非线性问题中都可以应用,如控制、信息、预测等各领域都能应用。

2. 蚁群算法最开始应用于TSP问题,获得了成功,后来又广泛应用于各类组合优化问题。

但是该算法理论基础较薄弱,算法收敛性都没有得到证明,很多参数的设定也仅靠经验,实际效果也一般,使用中也常常早熟。

3. 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。

4. 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-最小蚁群算法和带精英策略。

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