10、进化循环神经网络及其应用

进化循环神经网络及其应用

在当今的科技领域，神经网络的发展日新月异。然而，传统的前馈神经网络（FNN）和时间延迟神经网络（TDNN）在处理复杂动态关系时存在一定的局限性。为了解决这些问题，循环神经网络（RNN）应运而生。本文将详细介绍一种基于进化算法（EA）和粒子群优化（PSO）的合作系统——REAPSO算法，以及该算法在进化循环神经网络中的应用。

1. 引言

前馈神经网络（FNN）虽然能够将任意连续函数映射到可接受的范围内，但在处理复杂动态关系时却显得力不从心，例如状态估计、模式识别和控制等实际应用场景。时间延迟神经网络（TDNN）虽然可以用于学习动态映射，但需要合适数量的时间延迟输入，且增加输入数量可能会导致网络过拟合数据。

循环神经网络（RNN）由于其拓扑结构中存在自环和反向连接，能够利用反馈回路记忆过去的信息，因此非常适合处理动态映射问题。然而，RNN的训练算法需要考虑网络权重在映射误差上的时间和空间依赖性，这给训练带来了一定的困难。

目前，已经提出了许多类型的循环网络，如时间反向传播（BPTT）、实时循环学习（RTRL）和时间相关循环反向传播（TDRB）等。但这些方法都存在一些局限性，例如需要推导和实现复杂的梯度方程、容易陷入误差函数的局部最小值以及在神经元数量较多时计算负荷较大等。

为了克服这些问题，一些全局优化算法，如遗传算法（GA）和进化算法（EA）被引入。此外，为了进一步提高这些算法的性能，还研究了遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）以及进化算法（EA）与粒子群优化（PSO）的混合算法，分别命名为混合PSO+EA和HGAPSO。然而，这些算法仍然存在一些问题，例如需要确定合适的网络架构和拓扑结构，以及结构可能无法表示给定