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Selecting neural network topologies: A hybrid approach combining genetic algorithms and neural networks.

机译：选择神经网络拓扑：结合遗传算法和神经网络的混合方法。

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摘要

This work examines the use of genetic algorithms and neural networks to generate neural network topologies. The data set consists of digital images of objects taken from different angles. A successful neural network topology had been trained on this data, so it was investigated whether the genetic algorithm could evolve a neural network topology capable of learning the training data. The genetic algorithm is used to evolve populations of neural network topologies. The neural network is trained using each of the topologies, and the remaining error in training is used to provide a fitness value for each of the topologies. Thus, the fitness function is the neural network itself.
机译：这项工作研究了使用遗传算法和神经网络生成神经网络拓扑的方法。数据集由从不同角度拍摄的物体的数字图像组成。成功的神经网络拓扑已经在此数据上进行了训练，因此研究了遗传算法是否可以演化出能够学习训练数据的神经网络拓扑。遗传算法用于进化神经网络拓扑结构。使用每种拓扑来训练神经网络，并且训练中的剩余误差用于为每种拓扑提供适合度值。因此，适应度函数是神经网络本身。

著录项

  • 作者

    Taylor, Christopher M.;

  • 作者单位

    The University of Kansas.;

  • 授予单位 The University of Kansas.;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2005
  • 页码 49 p.
  • 总页数 49
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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