Snt, odatda oddiygina neyron tarmoqlari

Neyron to`rlar va genetic algoritmlar
Genetik algoritmning har bir bosqichini qurish sxemasi tafsilotlarda, shu jumladan turli xil mutatsiya operatsiyalari ishi, masalan, o'sish va klassik mutatsiya operatori asosida. Bundan tashqari, mutatsiya operatorlari yuqorida tavsiflangan ish algoritmlarini o'z ichiga olgan yangi operatsiya operatori taklif etiladi. Sun'iy neyron tarmog'i ma'lumotlarini ifodalash sxemasi genetik algoritmlar, shu jumladan bitta xromosomada bo'lgan matritsada, shu jumladan, bitta xromosomada bo'lgan matritsada, shuningdek, kiritilgan iteratsiyalar sonini kamaytiradi. Klassik genetik algoritm eng muhim bosqichlardan iborat. Aslida, bu qadamlar xronologik tartibda joylashtirish mumkin. 1. Boshlang'ichizatsiya - manbali populyatsiyani shakllantirish.2. Fitnesni baholash - har bir shaxs uchun yaroqlilik funktsiyasini hisoblash (xromosoma holatida). 3. Tanlov - eng moslangan xromosomalarning moslashuvini baholashdan iborat namuna bo'lib, ularga maslahatlashuv operatsiyalarida qatnashish huquqi beriladi. 4. Kesishuvchi - ikki kishini kesib o'tish. 5. Mutatsiya - bu yakka tartibdagi xromosomalarda muayyan genlarda qasddan sun'iy o'zgarish. 6. Yangi aholining shakllanishi - bu "eng yaxshi" individual individual individual individual tanlangan holda moslashuvni baholash asosida shaxslar sonini kamaytirishdir. 7. Algoritmni to'xtatish mezonini tekshiring - agar kerakli qidiruv holatida bo'lsa - natija, aks holda 3-bosqichga o'tish. 8. Eng yaxshi eritmani ajratish - eng yaxshi echim - bu yaroqlilik funktsiyasining maksimal qiymatiga ega shaxs hisoblanadi. Genetik algoritmning erta kelishini oldini olish uchun moslashuvchanlik funktsiyasining qiymatlari qo'llaniladi. Shuni ta'kidlash kerakki, ko'lamda vaziyatlar, shuningdek, aholi sonining sezilarli darajada noma'lumligiga qaramay, moslashuvchanlikning o'rtacha qiymati maksimal darajada farq qilmaydi. Shunday qilib, moslashuvchanlik funktsiyasini o'lchash uning turini o'zgartirishdan boshqa narsa emas. O'tish genetik algoritmning eng muhim operatori bo'lib, chunki u kreslinker operatorining echimlari orasidagi ma'lumotlarga ega bo'lgan. Avlodlar ikkala ota-onalarning o'ziga xos xususiyatlari kombinatsiyasini o'z ichiga oladi. Har qanday genetik algoritmning samaradorligi to'g'ridan-to'g'ri o'tish samaradorligi samaradorligiga to'g'ridan-to'g'ri mutanosib bog'liqlikdir. Bundan tashqari, genetik algoritmning mahsuldorligi birinchi navbatda krossokkurning muvaffaqiyatiga bog'liq. Vazifalar doirasida buyurtma qilingan krossokker operatori amalga oshirildi. Buyurtmali krosslinker genetik materialni optimal echimga yaqinlashib, genetik materialni bosqichma-bosqich o'zgartirishni amalga oshiradi.