概述
人工神经网络是一种有监督的机器学习算法，在语音和图像识别、时间序列预测、机器翻译软件等各个领域的应用中非常流行。它们通过解决随机问题的能力在研究中很有用，这通常允许对极其复杂的问题提供近似解决方案。
然而，定义理想的网络架构非常困难，因为对于中间层中有多少神经元或多少层或这些神经元之间的连接应该如何实现没有明确的规则。为了解决这类问题，本文介绍了如何使用遗传算法在 Python 中自动找到好的神经网络架构。首先，你需要安装 scikit-learn 软件包，这一个简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。
对于混合算法的训练，我们将使用鸢尾花类（Setosa、Virginica 和 Versicolor）的数据库。
阅读本文，作者在此默认你已经对神经网络和GA遗传算法有一定的认知，我编写的代码你能大概看懂。
文章目录
-
- 加载数据
- GA-BP
- 主函数
加载数据
from sklearn import datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn最后
以上就是鳗鱼歌曲为你收集整理的数学建模学习（103）：遗传算法对神经网络分类问题优化（GA-MLP）的全部内容，希望文章能够帮你解决数学建模学习（103）：遗传算法对神经网络分类问题优化（GA-MLP）所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复