启发式算法优化CNN网络结构之遗传算法

最新推荐文章于 2023-08-24 11:29:29 发布
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文章标签： 算法 cnn 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rayso9898/article/details/120448332
本文介绍使用遗传算法和模拟退火算法优化卷积神经网络（CNN）结构的方法，并提供了学习资源，包括视频教程和配套动画演示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在做项目过程中，需要用到遗传算法、模拟退火算法等启发式算法对CNN网络结构优化，特此记录。

参考链接：https://www.codeleading.com/article/16952840392/

1、遗传算法学习

  • 1.1 下面这个讲解挺有趣的，推荐一波，还有配套的动画演示。

B站讲解
github动画
在这里插入图片描述

  • 1.2 莫凡Python系列

课程网站
可以很快了解编程的思路，然后就可以根据自己的想法和需求进行遗传算法的编程了。
在这里插入图片描述

2、遗传算法优化CNN结构实现

遗传算法与深度学习：优化神经网络结构
AI天才研究院
05-23 2531
关键词： 遗传算法，深度学习，神经网络，结构优化，超参数调整深度学习近年来取得了令人瞩目的成就，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出巨大的应用潜力。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于其结构和超参数的设置。手动设计神经网络结构需要大量的专业知识和经验，并且效率低下。为了解决这个问题，人们开始探索使用自动化方法来优化神经网络结构，而遗传算法作为一种经典的进化算法，为解决这一问题提供了新的思路。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它将问题的
卷积神经网络（CNNS）权值优化算法
05-02
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演化神经网络　论文阅读笔记　CNN + 遗传算法
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Python实现GA遗传算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战
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遗传算法优化神经网络
01-09
遗传算法优化神经网络实例，遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。可适用于IT/计算机领域，
蜂群算法优化CNN 卷积神经网络 Matlab
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卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。...因此，在实际应用中，可能需要结合其他优化方法，如遗传算法、粒子群优化等，或者尝试采用元启发式算法，以进一步提高CNN的性能。
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【CNN分类】基于遗传算法优化卷积神经网络GA-CNN实现雷达辐射源识别附matlab代码.rar
10-29
遗传算法作为一种启发式搜索算法，因其在全局优化问题上的独特优势，常被用于改善传统CNN模型的性能。本篇内容主要围绕基于遗传算法优化卷积神经网络（GA-CNN）在雷达辐射源识别中的应用，详细探讨了相关matlab代码...
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利用遗传算法来优化神经网络
03-28
利用遗传算法，极值寻优，代码中设计很详细，具有很好的参考机制
Genetic CNN
09-28
这篇文章讲述了如何用传统的遗传算法，生成卷积神经网络，这里我们把网络参数化，通过遗传算法调整我们的DNA序列，然后生成不同的网络结构。
遗传算法（Genetic Algorithm Developed by Prof. Kalyanmoy Deb）
10-03
Genetic Algorithm Developed By : Prof. Kalyanmoy Deb with assistance from his Students. This is a GA implementation using binary and real coded variables. Mixed variables can be used. Constraints can also be handled. All constraints must be greater-than-equal-to type (g >= 0) and normalized (see the sample problem in prob1 in objective()). There are three sample input file (inp-r for real-coded variables only, inp-b for binary-coded variables only, and inp-rb for a mixed real and binary variables) which can be used to run this code. The template file for each input data file is also included (input-real, input-binary, and input-real+binary). Code your objective function and constraints at the end of the code (in objective()) Variable boundaries for real-coded variables can be fixed or flexible. Following selection opeartor is coded: Tournament selection: Set MINM=1 for minimization and -1 for maximization in objective(). For binary strings, single-point crossover and for real parameters simulated binary crossover (SBX) are used. Mutation: bit-wise for Binary coded GAs and polynomial mutation (with eta) for Real coded GAs Constraints are handled using Deb's paramater-less approach (see CMAME, 2000 paper) Niching allows restricted tournament selection. Recommended for complex and disconnected feasible regions. (Niching parameter of 0.1 is recommended.) The execution creates a file `result.out' which contains the input data and best solution obtained by the GA. The feasiblilty of the best solution and constraint values are also marked. The report.out contains population record of each generation. The file 'plot.out' contains a gnuplot-compatibale data file for plotting best, avg, and worst population fitness versus generation number.
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【CNN回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化卷积神经网络WOA-CNN回归预测【含Matlab源码 1453期】
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