二进制互连神经网络的遗传演化
遗传算法与神经网络
2.1 神经网络简介
人工神经网络（artificial neural network，缩写 ANN），简称神经网络（neural network， 缩写 NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量 的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结 构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和 输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
进化次数限制； （1）计算耗费的资源限制（例如计算时间、计算占用的内存等）； （2）一个个体已经满足最优值的条件，即最优值已经找到； （3）适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的个体； （4）人为干预； （5）以及以上两种或更多种的组合。
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遗传算法与神经网络
一个典型的遗传算法要求: 一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案。
经过这一系列的过程（选择、交配和突变），产生的新一代个体不同于初始的一代，并 一代一代向增加整体适应度的方向发展，因为最好的个体总是更多的被选择去产生下一代， 而适应度低的个体逐渐被淘汰掉。这样的过程不断的重复：每个个体被评价，计算出适应度， 两个个体交配，然后突变，产生第三代。周而复始，直到终止条件满足为止。一般终止条件 有以下几种：
神经形态与功能的演化
神经形态与功能的演化神经系统在动物体内占据着重要的地位，可持续地控制着人类的思维、行为、睡眠、意识等。
在生命的早期阶段，神经系统的进化是十分缓慢的，甚至连生物学家都不得不依靠化石记录来研究早期生物的神经系统。
在现代生态学及神经学的研究中，发现神经形态与功能的演化具有较大的关联性，而这一关联性的探究也成为了现代生物学中不可或缺的研究领域之一。
神经元的多样性演化在最早的多细胞生物中，细胞间交流都是通过分泌信号分子来实现的。
随着代际的演化，新兴的表达感受器官以及持续发展的神经紧密联系在了一起。
神经元可以分为受体和传导细胞两个部分，受体会接收到其他神经元或者环境中的信号刺激，传导细胞则会将这些信息传送到其他神经元或者效应器。
细胞功能的进化可以显著改变神经元和其他类型细胞的形态。
通过不断的改变膜的形态和组成，大多数生物都应对了环境的复杂性，神经元也从而不断进化到适应不同种群。
一个典型的神经元通常包括细胞体、树突、轴突以及端子等部分，所有这些部分都可以表现出不同的形态。
比如：细胞体部分可以发展成不同的形状，而轴突和树突等部分的长度和数量也毫不相同。
一些受体也可能会显著影响神经元的形态和分布。
不同的发育模式、神经元作用以及基因改变都将对单个神经元的形态产生显著影响。
神经元功能的演化神经元的形态和功能的演化是通过代际的演化进化，人们相信随着复杂化程度的增加，神经元的形态将继续变得更为多样化和复杂化，操作手段也需要变得更为简便易行。
不同类型的生物需要生物专门的神经元来实现不同的生物功能，如脑部神经元控制思考和行动，脊索神经元控制动物的运动和感觉，而腺体神经元可以控制内分泌和由此产生的保护等。
神经元的功能也因此得以进一步演化。
神经网络的形态和功能演化真正的神经系统不仅仅是一些稀稀拉拉的神经元，离线操作更好的连成一块，而实际是复杂的神经网络。
在整个生物进化的过程中，神经组织所涉及的进化领域不断地扩展。
随着生物大脑的进化，神经元成为了神经网络中更为基本的构成成分，而神经网络演化则从不静止的过程中，不断试错和创造。
遗传算法基本原理
遗传算法生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。
遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。
遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。
当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。
遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。
遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。
在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。
3．2．1 遗传算法的基本概念遗传算法的基本思想是基于Darwin进化论和Mendel的遗传学说的。
Darwin进化论最重要的是适者生存原理。
它认为每一物种在发展中越来越适应环境。
物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。
在环境变化时，只有那些熊适应环境的个体特征方能保留下来。
Mendel遗传学说最重要的是基因遗传原理。
它认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。
每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质；所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。
基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。
经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。
由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念。
这些概念如下：一、串(String)它是个体(Individual)的形式，在算法中为二进制串，并且对应于遗传学中的染色体(Chromosome)。
二、群体(Population)个体的集合称为群体，串是群体的元素三、群体大小(Population Size)在群体中个体的数量称为群体的大小。
遗传算法与蚁群算法简介
实数编码的GA通常采用算术交叉： 双个体算术交叉：x1、x2为父代个体，α ∈(0, 1)为随机数 x1' = αx1 + (1 - α)x2 x2' = αx2 + (1 - α)x1 多个体算术交叉： x1, …, x2为父代个体; αi ∈(0, 1)且∑αi = 1 x' = α1x1 + α2x2 + … + αnxn 组合优化中的置换编码GA通常采用 部分映射交叉(partially mapping crossover, PMX)：随机选择两个交叉点，交换交叉点之间的片段；对于其他基因，若它不与换过来的片段冲突则保留，若冲突则通过部分映射来确定最后的基因 p1 = [2 6 4 | 7 3 5 8 | 9 1] p1' = [2 3 4 | 1 8 7 6 | 9 5] p2 = [4 5 2 | 1 8 7 6 | 9 3] p2' = [4 1 2 | 7 3 5 8 | 9 6]
北京交通大学计算机与信息技术学院
*
智能优化算法简介
*பைடு நூலகம்
20世纪80年代以来，一些优化算法得到发展 GA、EP、ACO、PSO、SA、TS、ANN及混合的优化策略等 基本思想：模拟或揭示某些自然现象或过程 为用传统的优化方法难以解决的NP-完全问题提供了有效的解决途径 由于算法构造的直观性与自然机理，因而通常被称作智能优化算法（intelligent optimization algorithms），或现代启发式算法（meta-heuristic algorithms） [智能优化算法及其应用，王凌，清华大学出版社，2001]
线性次序交叉（LOX）
单位置次序交叉（C1）
类似于OX。选择一个交叉位置，保留父代个体p1交叉位置前的基因，并在另一父代个体p2中删除p1中保留的基因，将剩余基因填入p1的交叉位置后来产生后代个体p1'。如父代个体同前，交叉位置为4，则后代个体为p1' =[2 6 4 7 | 5 1 8 9 3]，p2' =[4 5 2 1 | 6 7 3 8 9]
遗传算法的分析
遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm）目录[隐藏]∙ 1 遗传算法的概念∙ 2 遗传算法与自然选择∙ 3 遗传算法的基本原理∙ 4 遗传算法的步骤和意义∙ 5 遗传算法的特点∙ 6 遗传算法在神经网络中的应用∙7 遗传算法案例分析o7.1 案例一:遗传算法在装箱环节中的应用[1]∙8 参考文献[编辑]遗传算法的概念遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
[编辑]遗传算法与自然选择达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。
这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。
在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。
因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。
达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。
它表明，遗传和变异是决定生物进化的内在因素。
自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。
正是生物的这种遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定；而生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以致于形成新的物种，推动了生物的进化和发展。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。
它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。
遗传算法基础知识
遗传算法基础知识遗传算法（GENETIC ALGORITHM，GA）一、遗传算法的特点：1、遗传算法的操作对象是一组可行解，而非单个可行解；搜索轨道有多条，而非单条，因而具有良好的并行性。
2、遗传算法只需要利用目标的取值信息，而无需梯度等高价值信息，因而适用于任何大规模、高度非线性的不连续多峰函数的优化以及无解析表达式的目标函数的优化，具有很强的通用性。
3、遗传算法择优机制是一种软选择，加上其良好的并行性，使它具有良好的全局优化和稳健性。
4、遗传算法操作的可行解是经过编码化的（通常采用二进制编码），目标函数解释为编码化个体（可行解）的适应值，因而具有良好的可操作性和简单性。
二、遗传算法的发展与现状遗传算法的产生归功于美国的Michigan大学的Holland在20世纪60年代末、70年代初的开创性，其本意是在人工适应系统中设计的一种基于自然演化原理搜索机制。
大约在同一时代，Foegl和Rechenberg及Schwefel,引入了另两种基于自然演化原理的算法，演化程序（evolutionary programming）和演化策略(evolution strategies).这三种算法构成了目前演化计算(evolutionary computation)领域的三大分支，它们从不同层次、不同角度模拟自然演化原理，以达到求解问题的目的。
Holland不仅设计了遗传算法的模拟与操作原理，更重要的是他运用统计策略理论对遗传算法的搜索机理进行了理论分析，建立了著名的Schema定理和隐含并行（implicit parallelism）原理，为遗传算法奠定了基础。
遗传算法应用于函数优化始于De Jone 的在线（one-line）和离线（off-line）指标仍是目前衡量遗传算法性能的主要手段。
1、遗传算法在神经网络、模糊系统和机器学习中的应用神经网络的学习包含两个优化过程，分别是网络连接权重的优化和网络拓扑结构的优化。
遗传算法介绍
遗传算法介绍遗传算法是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。
它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
遗传算法的操作对象是一群二进制串(称为染色体、个体)，即种群。
这里每一个染色体都对应问题的一个解。
从初始种群出发，采用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。
如此模仿生命的进化一代代演化下去，直到满足期望的终止条件为止。
一般应用于在一个问题的解集中查找最优解情况如是一个问题有多个答案，但是想查找一个最优答案的话那么使用遗传算法可以达到更快更好的效果基于遗传算法的人工神经网络的应用综述文绍纯罗飞付连续莫鸿强（华南理工大学电子与信息学院广州，510640）摘要：本文介绍了一种新型的、随机性的全局优化方法———遗传算法，系统地讨论了基于遗传算法的人工神经网络的主要应用，并给出了大量实验数据，实验结果表明遗传算法具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极点的困扰。
关键词：遗传算法人工神网络学习权值0 引言自然界的生物进化是按“适者生存，优胜劣汰”规律进行的，Michigan大学Holland教授根据这一规律于1975年首次提出了遗传算法（GA）［1］，其基本思想是力求充分模仿这一自然寻优过程的随机性、鲁棒性和全局性。
这是一种新型的全局优化搜索算法，因为其直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，鲁棒性强、随机性、全局性以及适于并行处理，已广泛应用于神经网络、计算机科学、优化调度、运输问题、组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，并且遗传算法在实际应用中也取得了巨大成功。
遗传算法用于神经网络主要是用遗传算法学习神经网络的权重和学习神经网络的拓朴结构，而最主要的是学习神经网络的权重，也就是用遗传算法来取代一些传统的学习算法。
评价一个学习算法的标准是：简单性、可塑性和有效性。
常见的遗传算法
常见的遗传算法
常见的遗传算法有：
1. 标准遗传算法（SGA）：是最早也是最基本的遗传算法，包括选择、交叉、变异和复制等基本操作。
2. 遗传编程（GP）：将遗传算法应用于生成计算机程序的领域，通过遗传操作对程序进行优化和演化。
3. 约束处理遗传算法（CGA）：在传统遗传算法的基础上，加入对问题约束条件的处理和优化，以确保产生的解满足特定的约束条件。
4. 多目标遗传算法（MOGA）：解决多个目标决策问题的遗传算法，同时考虑多个目标函数的优化，并通过适应度分配方法来选择适应度较好的个体。
5. 免疫算法（IA）：通过模拟免疫系统的工作原理，利用选择、变异等机制进行优化和搜索。
6. 遗传模拟退火算法（GASA）：将模拟退火算法与遗传算法相结合，通过遗传操作和模拟退火操作进行全局搜索和局部优化。
7. 遗传神经网络（GNN）：将遗传算法和神经网络相结合，通过遗传操作对神经网络结构和参数进行优化和演化。
8. 差分进化算法（DE）：基于群体的随机搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行优化。
以上是一些常见的遗传算法，根据问题和需求的不同，可以选择适合的遗传算法进行优化和搜索。
遗传算法例子2篇
遗传算法例子2篇遗传算法是一种受自然演化启发的优化算法，可以用来解决各种优化问题。
它通过模拟自然选择、遗传和突变等进化过程来不断搜索最优解。
在实际应用中，遗传算法可以被用于求解函数优化、组合优化、约束优化等问题。
下面我将为你介绍两个关于遗传算法的例子。
第一篇：基于遗传算法的旅行商问题求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是计算机科学中经典的组合优化问题之一。
其目标是找到一条最短路径，使得一个旅行商可以经过所有城市，最终返回起始城市。
这个问题在实际应用中经常遇到，比如物流配送、电路布线等。
遗传算法可以用来求解旅行商问题。
首先，我们需要定义一种编码方式来表示旅行路径。
通常采用的是二进制编码，每个城市用一个二进制位来表示。
接下来，我们需要定义适应度函数，也就是评估每个个体的优劣程度，可以使用路径上所有城市之间的距离之和作为适应度值。
在遗传算法的执行过程中，首先创建一个初始种群，然后通过选择、交叉和变异等操作对种群进行迭代优化。
选择操作基于适应度值，较优秀的个体有更高的概率被选中。
交叉操作将两个个体的基因片段进行交换，以产生新的个体。
变异操作则在个体的基因中引入一些随机变动。
通过不断迭代，遗传算法能够逐渐找到一个接近最优解的解。
当然，由于旅行商问题属于NP-hard问题，在某些情况下，遗传算法可能无法找到全局最优解，但它通常能够找到质量较高的近似解。
第二篇：遗传算法在神经网络结构搜索中的应用神经网络是一种强大的机器学习模型，它具备非常大的拟合能力。
然而，在设计神经网络结构时，选择合适的网络层数、每层的神经元数量和连接方式等是一个非常复杂的问题。
传统的人工设计方法通常需要进行大量的尝试和实验。
遗传算法可以应用于神经网络结构搜索，以实现自动化的网络设计。
具体来说，遗传算法中的个体可以被看作是一种神经网络结构，通过遗传算法的进化过程可以不断优化网络结构。
在神经网络结构搜索的遗传算法中，个体的基因表示了网络的结构和参数。
神经网络基本原理
神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的人工智能模型。
它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接形成复杂的网络，可以进行信息处理和学习。
神经网络的基本原理包括感知器、激活函数、前向传播、反向传播等重要概念。
感知器是神经网络的基本组成单元，它接收多个输入信号，并通过加权求和和激活函数的处理得到输出。
感知器的工作原理类似于人脑中的神经元，它对输入信号进行加权处理，并通过激活函数输出一个结果。
感知器可以用来构建更复杂的神经网络结构，实现对复杂信息的处理和学习。
激活函数是神经网络中非常重要的一部分，它决定了神经元的输出是否被激活。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数等，它们能够将输入信号转换为输出信号，并且具有非线性的特性，能够增加神经网络的表达能力。
前向传播是神经网络中信息传递的过程，输入信号经过感知器和激活函数的处理，最终得到输出结果。
在前向传播过程中，每个神经元都将上一层的输出作为输入，并进行加权求和和激活函数处理，然后传递给下一层神经元，直至得到最终的输出结果。
反向传播是神经网络中的学习算法，它通过计算输出结果与实际结果的误差，然后反向调整神经网络中每个连接的权重，以减小误差。
反向传播算法通过梯度下降的方法，不断调整神经网络中的参数，使得神经网络能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系。
神经网络基本原理的理解对于深度学习和人工智能领域的研究具有重要意义。
通过对神经网络的基本原理进行深入的学习和掌握，可以更好地理解神经网络的工作机制，设计更加高效和有效的神经网络模型，实现对复杂信息的处理和学习。
同时，神经网络基本原理的研究也为人工智能技术的发展提供了重要的理论基础，推动了人工智能技术的不断进步和发展。
总之，神经网络基本原理是人工智能领域的重要基础知识，它对于理解和应用神经网络模型具有重要意义。
通过对感知器、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念的深入学习和掌握，可以更好地理解神经网络的工作原理，设计更加高效和有效的神经网络模型，推动人工智能技术的发展和应用。
人工智能编程中的遗传算法和神经网络
人工智能编程中的遗传算法和神经网络人工智能编程领域中的遗传算法和神经网络是两种常用的方法，它们分别从生物学的角度和神经科学的角度来解决问题。
在实际应用中，这两种方法通常结合使用，以实现更高效和更准确的结果。
首先我们来说说遗传算法。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传进化的优化方法，它模拟了进化论中的自然选择过程。
在使用遗传算法解决问题时，我们首先需要定义一个适应度函数，用来评估每个个体的适应度。
然后我们随机生成一组初始种群，通过遗传操作（如选择、交叉和变异）来不断演化种群，直到找到满足要求的解。
在遗传算法中，每个个体都可以表示为一个染色体，染色体由基因组成，基因则决定了个体的性状。
在进化过程中，选择操作会选取适应度高的个体进行繁殖，交叉操作会将两个个体的染色体进行交换，变异操作则可以引入新的基因。
通过不断迭代，种群中的个体会逐渐优化，最终找到最优解。
而神经网络则是一种模拟人类大脑神经元连接方式的算法。
神经网络包含多层神经元，每一层都与其它层相连，信号通过神经元之间的连接传递。
在神经网络的训练过程中，我们需要提供大量的输入数据和对应的输出数据，通过不断调整网络中连接的权重和偏置，来使网络不断优化并学习到输入数据的规律。
神经网络有不同的结构，如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
每种结构都适合不同类型的问题，如前馈神经网络适合解决分类和回归问题，循环神经网络适合处理序列数据，卷积神经网络适合处理图像和语音信号等。
在实际应用中，遗传算法和神经网络通常结合使用，以充分发挥它们各自的优势。
例如，我们可以使用遗传算法来优化神经网络的超参数，或者利用神经网络的学习能力来指导遗传算法的进化过程。
这种结合可以提高模型的泛化能力和准确性，使得人工智能系统更加智能和高效。
总的来说，遗传算法和神经网络是人工智能编程中两种重要的方法，它们分别从生物学的角度和神经科学的角度来解决问题。
它们各自有其独特的优势和局限性，在实际应用中可以相互结合，以实现更高效、更准确的人工智能系统。
神经网络理论基础PPT课件
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
遗传算法在神经网络结构优化中的应用
遗传算法在神经网络结构优化中的应用随着人工智能的不断发展，神经网络技术愈发重要。
神经网络中的结构对于算法的性能和鲁棒性有着极大的影响。
针对不同的问题，不同的神经网络结构会呈现不同的优势。
但是如何找到最佳的神经网络结构仍然是一个广泛关注的问题。
随着遗传算法的出现，它被广泛地应用在神经网络结构的优化中。
本文将介绍遗传算法在神经网络结构优化中的应用。
一、神经网络结构优化神经网络结构优化的目的是通过找到最优的神经网络结构来提高网络的性能。
以分类问题为例，网络的性能通常可以用分类准确率来衡量。
在结构中，包含了神经元的数量、层数、激活函数等组成要素。
但是结构的优化是一个十分困难的问题。
基于精密的数学模型的优化问题通常可以通过求解解析解的方法快速确定。
但是神经网络结构的优化问题相当复杂，无法用解析方法求解。
此外，神经网络的性能难以直接计算，通常需要通过训练集和测试集的分类准确率来进行预测。
所以，可以通过试错来寻找最佳的神经网络结构。
不过，这种方法往往需要大量的计算资源和耗费大量的时间。
因此，科学家们开始寻找一些更为有效的方法，来提高神经网络结构的优化效率。
二、遗传算法遗传算法是一种仿生算法，其灵感来源于生物进化过程中的基因遗传過程。
遗传算法的主要思路是通过创造“个体”、环境选择和遗传方法结合的方式，逐步迭代出更优秀的解决方案。
在经过多次迭代后，遗传算法能够找到最优解（或者达到更优近似解）。
基于遗传算法的优点，科学家们开始将其应用在神经网络结构的优化中。
以“群体创新”为核心思想的遗传算法可以大幅提高神经网络结构优化的效率。
三、遗传算法在神经网络的应用在神经网络结构的寻优过程中，遗传算法的主要任务是搜索最优的结构。
一般来讲，遗传算法选择的参数包括神经元的数量、网络的层数和激活函数等。
遗传算法通常考虑的是在上一代神经网络结构的基础上进行修改。
首先，遗传算法生成一组随机解，也就是神经网络结构的种群。
然后，对这一组解进行评估，并仅仅选择其中最优秀的结构。
二进制互连神经网络的遗传演化
能 。通过 限定 搜 索 空 间 以及 改进 运 算 模 型 ， Ｂ Ｇ Ｇ Ｎ
收 稿 日期 ： ０ ９—１ ２０ ２—１ ２
基 金 项 目 ：国家 “ ６ ” 划 （ ０ ８ Ａ ４ １ １ ； 家 “ ７ ” ８３ 计 ２０ Ａ ０ Ｚ ３ ） 国 ９ ３ 计
Ｍ
一Ｍ
Ｍ （） ｉ Ｓ ＝∑ ０ ｎ 一∑ １ Ｎ Ｍ ＝ —
通 讯 联 系人
Ｅ— ｉ：ｌｄ ＠ ｍａｌ ｂｕ ｔ ｅ ｕ． “ ｍａｌ ｉｚ ｉ． ｔ ． ｄ ｃ
根据 式 （ ） ４ 可知 ， 若使 恒 为 １或者 ０ 必须 满 ，
足 如下 条件 恒 为 １ 当 Ｂ ≥ 一Ｍｉ（ ， ｎ Ｓ） （） ５
第 ４期
吕阳鹏 等 ： 进 制 互 连 神 经 网络 的遗 传 演 化 二
恒为 ０ 当 Ｂ ， ＜一Ｍａ （ ｘＳ）
达 出任 意的布 尔逻 辑 。然 而 ， 馈 模 型不 具 备 反 前
可以实现高效的网络拓扑结构演化。 １ 限定权 值 和 阈值 的取 值 范 围
根据 Ｂ Ｎ的特性 ， 以限定 其权值 和 阈值 的取 Ｎ 可 值 范 围 ， 而 有 效 减 少 搜 索 空 间 ， 高 算 法 收 敛 速 从 提 度 ， 遗传 编码方 式也 更为直 观 高效 。 使
设神 经元 ｋ的输 出为 ， 阈值 为 ， 则有
：
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【 ， Ｂ ０ ０ Ｓ ＋ ＜ Fra bibliotek（ ４ ）
第 一 作 者 ：男 ，９５年 生 ， 士 生 １８ 硕
二进制遗传算法完整程序
• fprintf('Generation %i: ', i); fprintf('f(%f, %f)=%f\n', ... bit2num(popu(index, 1:bit_n), range(1,:)), ... bit2num(popu(index, bit_n+1:2*bit_n), range(2,:)), ... best);%显示出来 popu = nextpopu(popu, fcn_value, xover_rate, mutate_rate);%遗传操 作 end figure; x = (1:generation_n)'; plot(x, upper, 'o', x, average, 'x', x, lower, '*'); hold on; plot(x, [upper average lower]); hold off; legend('Best', 'Average', 'Poorest'); xlabel('Generations'); ylabel('Fitness');
• 二进制遗传算法完整程序 • function num = bit2num(bit, range) %将二进制字符串转化为十进制 %For example: %bit2num([1 1 0 1], [0, 15]) %bit2num([0 1 1 0 0 0 1], [0, 127])?? integer = polyval(bit, 2);%将二进制字符串转 化为十进制数 num = integer*((range(2)range(1))/(2^length(bit)-1)) + range(1); %将该十进制数化到给定的区间
神经网络探究神经元之间的连接和信息传递网络
神经网络探究神经元之间的连接和信息传递网络在神经科学领域中，研究人员着重探究神经网络中神经元之间的连接和信息传递网络。
神经网络由大量的神经元组成，这些神经元通过突触连接在一起，构成复杂的信息传递网络。
神经网络的功能和行为与神经元间的连接和信息传递紧密相关。
神经元是神经系统的基本功能单位，它们负责将信息从一个部分传递到另一个部分。
神经元之间的连接通常通过突触完成，突触是神经元之间的特殊连接点。
突触分为化学突触和电突触两种类型。
化学突触是最常见和最重要的突触类型。
在化学突触中，神经元之间的信息传递是通过神经递质实现的。
当神经冲动到达源神经元的终末分支时，会释放出神经递质到神经元之间的突触间隙。
接受神经递质的神经元会感受到这种信号并传递给下一个神经元。
通过这种方式，神经网络中信息的传递实现了。
与化学突触相比，电突触的传导速度更快。
电突触通过细胞间连接直接传递电信号。
电信号从一个神经元传递到另一个神经元时，不需要经过化学信号的转换。
因此，信息在神经网络中的传递速度可以更快。
神经网络中的连接可分为多种模式，例如单向连接、双向连接、差异连接等。
这些连接模式在不同的神经环路和功能区域中发挥着不同的作用。
有些连接是兴奋性的，可以调动神经元的活动，有些连接是抑制性的，可以抑制神经元的活动。
除了连接模式，信息传递网络还受到突触强度的调节。
突触强度指的是神经元之间传递信息的强度。
它可以通过神经元之间突触连接的频率和强度来调节。
突触强度的调节是神经网络学习和记忆过程中的重要机制之一。
神经网络中的信息传递是一个复杂而精密的过程。
它涉及到神经元之间的连接模式、突触类型和突触强度的调节。
仅仅研究神经元之间的连接和信息传递网络并不足以完全理解神经网络的功能和行为。
然而，这些探究对于理解大脑的工作原理和神经系统疾病的发生机制具有重要意义。
总结起来，神经网络中神经元之间的连接和信息传递网络是理解大脑功能和疾病机制的关键。
通过研究神经元之间连接的模式、突触的类型和突触强度的调节，我们可以更深入地理解神经网络的工作原理和信息传递的机制。
遗传算法中二进制编码的生成和解码-Python
遗传算法中⼆进制编码的⽣成和解码-Python 以六峰值驼背函数为例，有两个变量，范围分别是[-3, 3]， [-2, 2]，精度要求为0.01 那么要使⽤⼆进制编码来表⽰的话，编码⽅法采⽤多参数级联编码⽅法，也就是把两个变量分别编码然后顺序拼接起来。
根据遗传算法的编码⽅法，染⾊体的长度的计算公式应该是np.ceil(np.log2((UB[i] - LB[i]) / EPS + 1)) 代⼊[-3,3], [-2,2]和0.01，算得染⾊体长度分别为10和9，拼接起来就是19。
def encode(VAR_NUM, LB, UB, EPS):L = np.zeros(3)L[0] = 0for i in range(VAR_NUM):L[i + 1] = np.ceil(np.log2((UB[i] - LB[i]) / EPS + 1))# 计算染⾊体的长度LS = int(np.sum(L))# 初始化种群 01随机矩阵pop = np.random.randint(0, 2, LS)# 要返回染⾊体切割点索引return pop, np.cumsum(list(map(int, L)))if__name__ == '__main__':# 以六峰值驼背函数为例# 六峰值驼背函数有两个⾃变量，# 元素x[0]的范围是[-3，3]# 元素x[1]的范围是[-2, 2]print("随机⽣成⼀个⼆进制编码：")bin_code, point = encode(2, [-3, -2], [3, 2], 0.01)print(bin_code)print("染⾊体切割点索引")print(point)输出：随机⽣成⼀个⼆进制编码：[1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1]染⾊体切割点索引[ 0 10 19]解码的话，先把⼆进制转换为⼗进制，然后根据最⼤最⼩值标准化公式把数值限制到[-3,3]和[-2,2]即可。
双向循环神经网络的应用与研究
双向循环神经网络的应用与研究随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为最为流行的深度学习算法之一。
而双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，简称BiRNN）作为神经网络的一种，越来越受到学者们的关注。
BiRNN可以对序列数据进行建模，适用于自然语言处理、视频处理、时序信号处理等场景。
本文将对BiRNN的应用和研究进行探讨。
一、BiRNN的基本原理BiRNN由两个相互独立的RNN（循环神经网络）组成，分别为正向RNN和反向RNN。
正向RNN从序列数据的头部开始处理，反向RNN则从尾部开始处理。
正向RNN可以对序列数据的过去进行建模，而反向RNN可以对序列数据的未来进行建模。
两个RNN的输出向量在各时刻进行连接，形成一个双向RNN。
BiRNN的主要优点在于，它能够传递更丰富的信息。
以自然语言处理为例，当我们处理一个句子时，往往需要考虑到前面和后面的内容。
而单向RNN只能考虑到前面或者后面的内容，无法综合起来进行综合分析。
而BiRNN则可以同时考虑句子前后的语义信息，从而提高语义理解的准确度。
二、BiRNN的应用1.自然语言处理在自然语言处理中，BiRNN常用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。
其中命名实体识别是指把文本中特定的实体成分（如人名、地名、时间、机构名称等）识别出来。
相比较于传统的基于规则的方法，基于BiRNN的命名实体识别模型可以与训练数据一起学习到更多的规律和特征，从而得到更准确的结果。
2. 视频处理在视频处理中，BiRNN常用于视频状态识别、视频字幕生成等任务。
在视频状态识别中，BiRNN可以通过前后帧之间的信息传递以及时间序列信息的建模，对视频帧进行分类。
在视频字幕生成中，BiRNN可以对视频内容进行解析，从而生成符合场景的字幕。
3. 时序信号处理在时序信号处理中，BiRNN可用于语音识别、人体姿态识别等任务。
对于语音识别来说，由于人的讲话是一个序列过程，传统的基于HMM的自然语言处理方法缺乏对上下文信息的建模。
生物计算机发展趋势
一．生物计算机的概念与种类：生物计算机又称仿生计算机，是以生物芯片取代在半导体硅片上集成效以万计的晶体管制成的计算机。
它的主要原材料是生物工程技术产生的蛋白质分子，并以此作为生物芯片。
生物计算机芯片本身还具有并行处理的功能，其运算速度要比当今最新一代的计算机快10万倍，能量消耗仅相当于普通计算机的十亿分之一，存储信息的空间仅占百亿亿分之一。
（摘自《百度百科》）目前生物计算机原理可分为两个方向。
一种基于神经网络原理的神经生物计算机，主要在细胞层面实现计算，突破了冯．诺依曼模型和二进制原理。
另一种是仍基于冯．诺依曼模型，通过蛋白质或DNA的某些二态性，在分子生物层面进行运算的蛋白质计算机和DNA计算机。
目前，受神经生物学发展的限制，神经网络计算机的研究还以仿生为主。
DNA计算机被学界认为是目前较有前途的研究方向。
但笔者认为神经网络计算机才是最有竞争力的生物计算机。
生物计算机二．产生背景：1．电子计算机逃脱不了各种传输门延迟时间的束缚。
2. 作为电子计算机核心元件的大规模集成电路多以硅为材料.按传统工艺,在硅片上集成度有一定的限量。
若提高了集成度,电路密集引起的散热问题又难于解决。
[1]3.大型计算机存在严重的电磁干扰问题。
4.随着集成电路工艺的提高，摩尔定律逐渐失效。
5.计算机没有学习能力，人脑的高级功能无法用计算机实现。
因此我们需要从一个全新的角度来考虑计算机的构造。
与此同时，生物芯片技术日趋成熟，神经学研究也取得进展进展。
生物计算机便应运而生了。
三.生物计算机的优点：1. 体积小,功效高。
1mm2的面积上可容纳数亿个电路,比目前的电子计算机提高了上百倍。
发热和电磁干扰都大大降低。
2. 若能使生物本身的修复机制得到发挥，则即使芯片出了故障也能自我修复，可靠性将大大提高。
（这是生物计算机极其诱人的潜在优势）3. 生物计算机具备并行处理能力，尤其是生物神经计算机，具备很好的并行式分布式存储记忆，广义容错能力。
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而在 GBNG 中 , 如果新添加一个神经元到现有 网络中 , 期望这个神经元的输出能够反应出输入的 变化, 而不是无 论输入如何变 化, 输出恒 为 1 或者 0 。所以 , 根据式 ( 2 ) 、 ( 3 ) 、( 5 )、( 6 ) 可得, 阈 值 B k 的合理变化范围是: B k | - M ∃ B k < N - M, B k ∀ I ( 7) 其中 N 为神经元的输入连接数 , M 为权值为 + 1 的 连接数。例如一个二进制神经元有 5 个输入连接 , 连接的节点分别是 ABCDE, 其中 ABC 的连接权值 为正, DE 的连接权值为负 , 则这个神经元的阈值在 [- 3 , 1 ] 内取值时与相应的布尔函数对应关系如表 1 所示。
2 基于遗传算法的二进神经网络生成
2 1 GBNG 基本流程 1) 初始化基因池 , 创建初始个体 , 每个个体仅 具有输入节点和输出节点 , 节点间不存在连接。 2) 对现有基因池中的个体按照适应度由大到 小排序。如果存在个体适应度达到或超过最大适应 度 , 则算法成功退出。 3) 如果当前演化代数达到或者超过最大演化 代数限制, 则算法失败退出。 4) 创建新的基因池, 用于存放下一代个体。 5) 按复制率复制部分适应度高的个体到新的 基因池中; 按变异率使部分个体发生变异 , 复制到新 的基因池中 ; 按交叉率对部分个体进行交叉, 生成的 子代复制到新的基因池中。 6) 用新的基因池替 换原有的 基因池 , 跳转到 2) 。 2 2 基因编码 在 32 位微机系统中, 一个无符号整数占用 4 个 字节即 32B it的空间 , 由于算法的实现程序将在 32
,收
敛速度快, 但灵活性较差; 另一种是在交叉变异规则 中引入结构演化机制, 使算法在运算过程中能够动 态改变个体的 网络结构 间较大 , 收敛速度慢。 针对以上问题, 本文提出了一种改进算法 : 基于 遗传算法的二进神经网络生成 ( gene tic based b in ary netw ork generator , GBNG )。在演化过程中 , GBNG 可 以生成反馈连接 , 从而使实现时序逻辑功能成为可 能。通过限定 搜索空间以及改 进运算模型 , GBNG
引
言
二进制神经网络 ( b in ary neural netw orks, BNN )
可以实现高效的网络拓扑结构演化。
1 限定权值和阈值的取值范围
根据 BNN 的特性 , 可以限定其权值和阈值的取 值范围, 从而有效 减少搜索空间 , 提高算法 收敛速 度, 使遗传编码方式也更为直观高效。 1 1 限定权值范围 与 、 或 和 非 是逻辑中的基本操作, 已知 权值为 1 的 BNN 可以实现 与 和 或 的功能 权值为 1 和 - 1 的 BNN 可以实现 非 功能
顺序 1 2 3 4 输入 0 1 0 1 期望输出 00 01 10 11 顺序 5 6 7 8 输入 0 1 0 1 期望输出 00 01 10 11
3 计数器及迷宫路径覆盖实验
3 1 GBNG 公共参数设置 下面的双边沿触发计算器和迷宫路径覆盖实验 中 , GBNG 都采用表 2 、 表 3所示的参数设置。
表 1 阈值与布尔函数的对应关系 T able 1 T he relationsh ip betw een neuron bias and Boo lean functions
阈值 - 3 - 2 - 1 0 1 布尔函数 ABC DE A B D E + A C DE + BC D E+ % + A BC D A DE + B DE + C DE + % + A BC A E + B E + C E+ % + BC A + B + C + D+ E
i= 1
!
j= 1
设神经元 k 的输出为 X k , 阈值为 B k, 则有 Xk = 1 , Sk + B k # 0 0 , Sk + B k < 0 ( 4)
根据式 ( 4 ) 可知 , 若使 X k 恒为 1 或者 0 , 必须满 足如下条件 X k 恒为 1, 当 B k # - M in ( Sk ) ( 5)
表 2 GBNG 公共参 数设置 T able 2 GBNG public param eter se ttings
最大代数 10000 基因个数 200 复制率 5 % 交叉率 30% 总变异率 65 %
3 2 2 计数器实验结果 表 5 列出了 5次实验的结果, 这 5次实验中, 最 大适应度个体都通过了所有训练样本 , 实际的仿真 结果也说明这些网络具备计数能力。即通过 GBNG 能够演化出合适的网络结构, 实现双边沿触发计数 器。分析图 2 中的 3 个网络解, 发现都具有一个类 似的双节点互连环状结构。实验验证了这种环状结 构可以实现一定的记忆存取功能 , 通过这种结构的 组合 , 可以构造出高阶神经网络计数器 , 实现多位加 法计数, 如图 3 所示。
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北京化工大学学报 ( 自然科学版 )
2010 年
有相同 I D 的结点 , 按 50 % 的概率分划到两个子代 中。如果父代基因长度不同 , 则必然一个父代的节 点 I D 种类是另一个的子集 , 即某一父代含有多余的 结点基因, 将这部分基因直接复制到子代 1 的相应 位置中 , 保持交叉后的个体与父代具有相同长度。 2 5 隐性基因 在交叉变异过程中, 某些神经元节点可能产生 冗余的权值位或者连接位, 这并不会影响到 GBNG 的运行效率。在 32 位系统中 , CPU 处理运算的最小 单位就是 32 B i, t 所以在 32 B it中具有冗余位不会增 加运算负担。而这些冗余位暂时是不起作用的 , 所 以称之为隐性基因。随着演化的深入, 新结点的加 入 , 有可能使隐性基因变为显性。
本个数为 n, 个体为 g, 则其适应度可表示为: fitn ess( g ) = n ( 8) 本实验中训练样本数据共 8 组, 所以在实验中 个体的最大适应度值为 8 , 如表 4 所示。
表 4 计数器训练样本 T ab le 4 T ra in ing da taset for the coun ter prob le m
[ 6]
, 适应性较强 , 但搜索空
!
N
W iX i =
M
i= 1
!
10-
M
N -M
Xi N -M
i= 1
!
Xj
( 1)
j= 1
而 X i, X j ∀ { 0 , 1}, 所以有 M ax (S k ) = M in (S k ) =
! !
M
i= 1
!Байду номын сангаас
0= M 1= N - M
( 2) ( 3)
j= 1
第 37 卷 第 4 期 2010 年
北京化工大学学报 ( 自然科学版 ) Journa l o f Be ijing U n ive rsity o f Che m ica l T echno logy ( N a tura l Sc ience)
V o.l 37, N o . 4 2010
二进制互连神经网络的遗传演化
N -M
收稿日期 : 2009- 12- 12 基金项目 : 国家 863 计划 ( 2008AA 04Z131); 国家 973 计 划 ( 2007CB714300 ) ; 北 京 市 优 秀 人 才 资 助 项 目 ( 2009D 013000000003) 第一作者 : 男 , 1985 年生 , 硕士生 * 通讯联系人 E ma i: l lidz @ m a i. l buct . edu. cn
第 4期
吕阳鹏等 : 二进制互连神经网络的遗传演化
∋ 127∋
X k 恒为 0 , 当 B k < - M ax (S k )
( 6)
位微机系统上执行和测试, 因此基因编码方式也做 出了相应的调整优化 , 以达到 32 位系统性 能最佳 化。规定单个网络最多可容纳 32 个节点, 则具有 m 个输入节点, n 个输出节点, k 个隐层节点的网络基 因表示法如图 1 所示:
表 3 GBNG 变异率参数设置 T ab le 3 GBNG muta tion para m eter se ttings
吕阳鹏
1
李大字
1*
靳其兵
1
谭天伟
2
( 北京化工大学 1 信息科学与技术学院 ; 2 生命科学与技术学院 , 北京 摘
100029)
要 : 当前对于 二进制神经网络的研究主要集中在前馈模型上 , 然而 前馈模型不具备反馈连接 , 无法形成记忆结
构 , 从而无法处理时序逻辑问题。提出了一种基于遗传 算法的 二进时序 神经网 络演化 算法 , 并且通 过双边 沿触发 计数器实验和迷宫路径 覆盖实验验证了演化的二进制互连神经网络具备时序逻辑处理能力。 关键词 : 二进制神经网络 ; 时序逻 辑 ; 遗传算法 ; 迷宫路径覆盖 中图分类号 : TP183
图 1 网络的编码形式 F ig . 1 T he encod ing of BNN
其中 H 1 %H k 为隐层节点基因 , O1 到 On 为输出 层节点基因, I 1 到 I m 为输入层节点基因。由输入层 到输出层再到隐层 , 节点由低 位到高位顺序存 储。 这里面实际上隐含了每个节点的唯一标识 符 ( ID ) 信息 : 由低位到高位 , 节点相对应的 ID 为 0 , 1 , 2 , 3 , %, 直到 ( m + n + k - 1)。 对于每个神经元基因, 占用 32 & 3 B it空间进行 存储。 第 1 个 32 B it存储神 经元接受 的权值分 布信 息, 由低到高的每个比特位代表具有相对应 I D 的接 入神经元连接权值 , 0 代表权值为 - 1, 1 代表权值为 + 1 。 第 2 个 32B it存 储神经 元接受 的连 接分布 信 息, 由低到高的每个比特位代表具有相应 ID 的神经 元与该神经元的连接情况, 0 为无连接, 1 为存在相 应 ID 的神经元到该神经元的连接。 第 3 个 32 B it存储神经元节点自身的阈值 , 最 高位为符号位 , 1 表示阈值为负 , 0 表示阈值为正, 其 他各位用来表示阈值的绝对值大小。 2 3 变异算子 GBNG 包括 4 种变 异操作 : 权 值变异、 阈 值变 异、 连接变异和节点变异。 权值变异、 阈值变异和连接变异方式基本相同, 都是随机选择网络中的一个节点 , 用在限定范围内 随机生成的新 32 B it覆盖原有的区域。 节点变异将会产生新的节点基因, 加入到网络 基因高位的 空位中。这样 在 GBNG 中随着 演化代 数的增加 , 网络的规模逐渐趋于复杂化 , 由简单网络 结构到复杂结构拓展。 2 4 交叉算子 交叉操作会产生两个子代。对于父代基因中具