Neuroniniai tinklai ir genetiniai algoritmai
22 psl. / 3607 žod.
Ištrauka
Šio darbo tikslas yra susipažinti su genetiniais algoritmais, jų veikimo principais, pritaikyti juos neuroniniams tinklams ir palyginti gautus rezultatus su standartine neuroninių tinklų mokymo funkcija “back-propagation”.
Genetiniai algoritmai buvo atrasti visai neseniai ir jais buvo domimasi tik per pastaruosius kelis dešimtmečius. Todėl ši sritis kol kas yra labai jauna ir mažai ištirta. Galbūt dėl savo netradicinių ir sunkiai kontroliuojamų veikimo principų ji nelabai domina aplinkinius stengtis ją plėtoti ar tiesiog domėtis. Bet nežiūrint to jau egzistuoja realūs bandymai pritaikyti įvairioms problemoms spręsti ir tikriausiai vis daugiau dėmesio yra skiriama šiai sričiai.
Turinys
- Įvadas3
- 1. Neuroniniai tinklai4
- 1.1 Neuroninių tinklų struktūra ir veikimo principas4
- 1.2 Neuroninių tinklų mokymas5
- 2. Genetiniai algoritmai5
- 2.1 Įvadas5
- 2.2 Sprendimų paieškos erdvė6
- 2.3 Biologinis pagrindas7
- 2.4 Genetinis algoritmas7
- 2.5 Chromosomos kodavimas8
- 2.6 Kryžminimas ir mutacija9
- 2.7 Selekcija10
- 2.8 Pastovios būsenos selekcija ir elitizmas11
- 3. Genetinio algoritmo pritaikymas neuroniniam tinklui12
- 3.1 Chromosomų kodavimas, operatoriai ir algoritmo realizavimas12
- 4. Uždaviniai ir eksperimentavimo metodika13
- 4.1 Uždaviniai13
- 4.2 Eksperimentavimo metodai13
- 5. Eksperimentai15
- 5.1 Bandymai su XOR problema15
- 5.2 Bandymai su IRIS duomenimis17
- 5.3 Bandymai su skaičių atpažinimu19
- Išvados21
- Literatūros sąrašas:22
Reziumė
- Lygis
- Universitetas
- Įkeltas
- Geg 25, 2017
- Publikuotas
- 2003 m.
- Apimtis
- 22 psl.
Ne tai, ko ieškai?
Išbandyk mūsų paiešką tarp daugiau nei 16600 rašto darbų
Susiję darbai
Kokie genetiniai pokyčiai mus pavertė žmonėmis?
Biologija
Referatas
gint.urb