Come progettare Reti Neurali utilizzando algoritmi genetici

March 28

Come progettare Reti Neurali utilizzando algoritmi genetici


"Soft AI" o "AI Organic" si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale i cui disegni sono basati su sistemi si trovano in natura. Uno di questi è reti neurali. Questi sono sistemi composti da una serie di "elementi" che agiscono come i neuroni - cellule cerebrali. Gli elementi sono collegati tra loro per formare sistemi che mostrano un comportamento intelligente. Un altro sistema morbido è l'algoritmo genetico - un sistema che imita il processo genetico da cui la natura si evolve nuovi animali. Una miscela interessante di questi due sistemi è algoritmi genetici che disegnano le reti neurali.

istruzione

1 Descrivere la struttura della rete neurale che si desidera avere, quando il processo di progettazione è completa. Questa descrizione include il numero di ingressi, il numero di uscite e una "stringa motivo" che definisce la struttura interna della rete neurale. Una tipica rete neurale avrà tre strati: lo strato di ingresso, lo strato nascosto e lo strato di output. La stringa progetto potrebbe definire il numero di elementi nello strato nascosto e quali elementi in ogni strato sono collegato alla quale elementi negli strati adiacenti.

2 Scrivere il programma che controlla l'algoritmo genetico. L'algoritmo fa per le stringhe di progettazione quello che la natura fa di cromosomi. Partendo da una popolazione casuale di stringhe di progettazione, l'algoritmo genetico selezionerà coppie di stringhe per fondere. Da ogni miscelazione, una rete neurale sarà costruito poi testato. Le stringhe che sono stati utilizzati per creare reti neurali che preforme e verranno conservati per la prossima generazione. stringhe di design che sono stati utilizzati per costruire le reti neurali che si sono esibiti male verranno eliminati dalla popolazione. Dopo un paio di generazioni, alcune delle stringhe di progettazione produrrà reti neurali che sono abbastanza per fare il lavoro che vi interessa in buona.

3 Prova e riprova. Come i fenomeni naturali che si sta simulando, utilizzando l'algoritmo genetico per la progettazione di reti neurali non è una scienza esatta. Molto dipende dalla fortuna. A volte è possibile eseguire un programma di 10 volte e non riescono ogni volta. Sul processo 11, si potrebbe avere successo. Mai volta che si avvia il progetto, si inizia con una popolazione casuale, in modo ogni volta che il risultato sarà leggermente diversa. Naturalmente, se il layout della stringa di design si concentra sulle questioni sbagliate e si stanno cambiando i parametri errati della rete neurale, il processo non riuscirà mai. Anche in natura, alcune linee evolutive sono vicoli ciechi.

Consigli e avvertenze

  • Maggiore è la popolazione è che si inizia con, meglio le possibilità di successo. Lo stesso si può dire per il numero di stringhe di design si fondono in ogni generazione. Purtroppo, entrambe queste considerazioni rendono la corsa del progetto più a lungo. Questi progetti sono di solito lasciati a correre durante la notte.
  • Non è sufficiente a fondere i cromosomi in ogni generazione. Si dovrebbe anche introdurre mutazioni casuali - come fa la natura. Un po 'di diversità rende tutto funziona meglio. Senza mutazioni. tutte le stringhe di disegno in una popolazione tendono a diventare identiche.