10、神经网络增长策略应用结果解析

神经网络增长策略应用结果解析

1. 概述

在神经网络领域，增长策略的应用对于解决各类问题至关重要。通过将特定的增长策略整合到增长算法中，并应用于具有代表性的神经网络问题样本，我们可以得到不同类型网络的优化结果。这些示例涵盖了基于McCulloch和Pitts神经元模型的常见网络类型，以及其他一些展示增长算法运行情况的案例。

2. 方法

为了获得相关结果，采用了之前详细介绍的方法，这些技术在附录中有进一步讨论。同时，将增长策略编码为增长算法，并以当时最便捷的形式实现。网络的测试也是按照既定的方式进行，这里给出的结果具有一定的说明性，更多示例可在附录中查看。

以下是技术示例所涵盖的方面：
- 神经网络的典型应用
- 进化算法（EA）的运行模式
- 与标准模型进行直接比较的应用

典型示例包括：
- 前馈模式识别器或分类器
- 在时域中运行的前馈网络
- 典型的对称反馈网络
- 非对称反馈网络

为了便于可视化增长过程，引入了一种简单的描述方法。

3. 前馈网络

3.1 网络增长

以一个用于识别5X7网格上字符的网络为例，该网络使用了以下增长策略：
- 改变神经元数量
- 改变连接性
- 添加偏置单元
- 侧向增长

每个增长策略由表示网络的数字字符串中的一个或多个基因表示。网络以最小训练时间为目标进行增长，结果显示，从步骤a到步骤b训练周期的减少是由于神经元数量的增加，步骤b到c同样如此，步骤c到d与连接性的改变有关，步骤d到e是由