暂无评论
本文讲解如何利用遗传算法对神经网络（BP）进行优化，提高预测结果的精确度和速度。通过改变网络的架构和调节参数，结合遗传算法进行优化，可以有效提高神经网络的预测能力。同时，我们也会介绍一些实例应用和注意
利用遗传算法优化BP神经网络，实现对非线性函数的拟合。
遗传算法优化RBF神经网络代码，十分详细，通俗易懂，可供阅读与学习
神经网络权值阈值优化
利用遗传算法工具箱，使用遗传算法对神经网络进行优化
遗传群算法优化bp神经网络，算法经过改进 对神经网络进行优化
神经网络遗传算法优化程序
遗传算法优化神经网络模型，基于机器学习经典算法，使用神经网络提升模型性能，包含机器学习源码和案例。
深度学习中，采用遗传算法训练多层神经网络，以提升机器学习模型的性能。通过源码和案例，深入理解经典人工智能算法。
遗传神经算法结合的图像编码是一种有损编码，但是在传统的BP神经网络中要有很多的先进之处，经恢复的图像效果更佳
暂无评论