ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Evolution of topology and weig...>الوصف

Evolution of topology and weights of neural networks using genetic programming

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Lamiaa, M. K. (Author)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2009
الصفحات: 284 - 294
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 677822
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
التشفير
الشبكات الاصطناعية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هي تقنيات أمثلية عالمية مستلهمة من التطور البيولوجي، من خلال تطبيق العمليات التطويرية من اختيار(selection) وتزاوج (crossover) وطفرة (mutation) ، على أفراد في مجتمع من حلول ممكنة لمسألة معطاة، هذه العمليات تطبق بشكل صدفي لتنتقي الفرد الأفضل إنجازية. يقترح هذا البحث طريقة جديدة للتشفير في البرمجة الجينية ملائمة جداً لتطوير الشبكات العصبية الاصطناعية، إذ يشفر كل فرد على شكل كروموسوم خطي متغير الحجم والشكل، هذه الخصائص التي تميزت بها طريقة التشفير الجديدة أعطت القوة والقدرة على تجاوز معظم المشاكل التي عانت منها مسألة تمثيل الكروموسوم في الخوارزميات التطويرية طبقت الطريقة المقترحة بنجاح لتحديد معمارية وأوزان شبكة ثلاثية الطبقة أمامية الاتجاه لحل مجموعة من مسائل التصنيف.

Evolutionary computation is a class of global search techniques based on the learning process of a population of potential solutions to given problem, that has been successfully applied to a variety of problems . in this paper a new approach to design of the neural networks based on evolutionary computation is present. A linear chromosome representation of the network are used by genetic operators, which .In allow the evolution of the architecture and weights simultaneously without the need of local weights optimization. This paper describes the approach, the operators and reports results of the application of this technique to several binary classification problems.
وصف العنصر: ملخص باللغة العربية
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.