【摘 要】
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结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构.首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率
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结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构.首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点.在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,最终达到网络的训练目标.与单一的遗传算法或者梯度下降法比较而言,混合优化算法的收敛速度明显提高.
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