evolutionary-algorithm

0зной

1ответ

Могут ли стандартные деревья представления в генетическом программировании (GP) содержать такие операторы, как если бы тогда?

Чтение о деревьях представления, почти все тексты содержат только числовые операторы, такие как плюс, минус, времена и т. Д. Однако некоторые из них случайно имеют «если есть» операторы. Я действитель

0зной

1ответ

Разница между аппроксиматором функции и алгоритмом оптимизации?

Я только начал изучать искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы и обнаружил, что разница между ними заключается в том, что ANN является аппроксиматором функции и что GA является алгоритмо

-5зной

1ответ

Поиск минимумов функции с использованием генетического алгоритма

Я работаю над проектом генетического алгоритма. Мне нужен код, чтобы узнать максимальные значения/минимумы функции Растригина или функцию Easom (для y = 0) с использованием базового генетического алго

1зной

1ответ

Обучение машинам с ограниченными вычислительными ресурсами

У меня есть предстоящее соревнование по программированию, в котором мы разрабатываем игроков AI, чтобы конкурировать друг с другом. Структура нашего кода такова, что у нас есть отдельные единицы, кото

0зной

1ответ

Как оценивать лучших потомков лучше, чем с помощью метода выбора рулетки?

Я играю с генетическими алгоритмами программирования, и я хочу знать, как я могу оценить и убедиться, что мои лучшие примеры воспроизводят больше, заменяя или улучшая способ выбора, который будет восп

0зной

1ответ

NEAT с несколькими выходами

В настоящее время я реализую классификатор программ для своей курсовой работы. Мой лектор попросил меня использовать алгоритм «Развивающийся ANN». Итак, я нашел пакет под названием NEAT (Neuro Evoluti

1зной

1ответ

Каковы преимущества кода Грея в эволюционных вычислениях?

Книги и учебные пособия по генетическим алгоритмам объясняют, что кодирование целого числа в двоичном геноме с использованием кода Грея часто лучше, чем использование стандартной базы 2. Приведенная п

4зной

1ответ

NEAT vs Reinforcement Learning

Насколько я знаю, NEAT (нейроэволюция дополняющих топологий) - это алгоритм, который использует концепцию эволюции для обучения нейронной сети. С другой стороны, обучение усилению - это тип машинного