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Learning And Structuring Of Neural Networks Using Genetic Algorithm And Linear Programming

机译:遗传算法和线性规划的神经网络学习与结构

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摘要

In this paper, we propose a method for generating neural networks using genetic algorithm and linear programming; the genetic algorithm is used to decide the structure of neural net, while the linear programming for learning. This method holds a feature that there is no parameter sensitive toAhe speed and the precision of learning unlike the usual backpropagation. The effectiveness of the method will be shown on the basis of several examples.
机译:在本文中,我们提出了一种使用遗传算法和线性规划生成神经网络的方法。遗传算法用于决定神经网络的结构,而线性规划用于学习。与通常的反向传播不同,该方法具有对速度和学习精度不敏感的参数的特征。该方法的有效性将在几个例子的基础上加以说明。

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