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使用遗传程序设计搜索新的神经网络学习规则

王峥  李介谷  
【摘要】:神经网络中的学习规则是影响其性能的一个重要因素,文献叙述了如何用标准的优化算法如模拟退火,梯度下降算法,遗传算法去优化神经网络学习规则的参数函数.为了使用这些方法,必须事先为学习规则选择一个固定数量的参数个数和参数函数的形式.本文提出使用遗传程序设计方法不仅搜索出参数的最优值而且找出参数的最优个数和规则形式.将此方法用于分类任务,实验表明遗传程序设计找出的学习规则优于其他优化算法进一步的实验还表明,对于一个给定的任务测试集合而言,遗传程序设计找出的学习规则比著名的反向传播算法要好,

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