лекции ННТЗУ / Лекция_9_ГА_4

Генетические

алгоритмы

Генетические алгоритмы в нейронных сетях

Объединение генетических алгоритмов и нейронных сетей известно в литературе под аббревиатурой COGANN (Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks).

Это объединение может быть вспомогательным (supportive) либо

равноправным (collaborative).

Вспомогательное объединение двух методов означает, что они применяются последовательно один за другим, причем один из них служит для подготовки данных, используемых при реализации второго метода.

При равноправном объединении оба метода применяются одновременно.

Виды объединений генетических алгоритмов и нейронных сетей

Независимое использование:

Генетические алгоритмы и нейронные сети независимо применяются для решения одной и той же задачи (Однонаправленные нейронные сети, сети Кохонена с самоорганизацией и генетические алгоритмы в задачах классификации)

Виды объединений генетических алгоритмов и нейронных сетей

Вспомогательное

Нейронные сети для обеспечения генетических алгоритмов

(Формирование исходной популяции для генетического алгоритма)  Генетические алгоритмы для обеспечения нейронных сетей

(Анализ нейронных сетей, подбор параметров либо преобразование пространства параметров, Подбор параметров либо правила обучения (эволюция правил обучения))

Виды объединений генетических алгоритмов и нейронных сетей

Равноправное

Генетические алгоритмы для выбора топологии нейронной сети

(Эволюционный подбор топологии сети (эволюция сетевой архитектуры)

Системы, объединяющие адаптивные стратегии генетических алгоритмов

(Нейронные сети для решения оптимизационных задач с применением генетического алгоритма для подбора весов сети, реализация генетического алгоритма с помощью нейронной сети, применение нейронной сети для реализации оператора скрещивания в генетическом алгоритме)

Независимое применение генетических алгоритмов и нейронных

Нейронные сети для поддержки генетических алгоритмов

Нейронная сеть применяется при формировании исходной популяции для генетического алгоритма.

Генетические алгоритмы для поддержки нейронных сетей

 Можно выделить три области применения:

- применение генетического алгоритма для подбора параметров либо преобразования пространства параметров, используемых нейронной сетью для классификации;

-применение генетического алгоритма для подбора правила обучения либо параметров, управляющих обучением нейронной сети;

- применение генетического алгоритма для анализа нейронной сети.

Генетические алгоритмы для поддержки нейронных сетей

Анализ нейронных сетей

Генетический алгоритм используется для построения «инструментальной системы», облегчающей понимание функционирования сети - попросту говоря, для выяснения, что и почему делает сеть.

Такое понимание необходимо для того, чтобы нейросетевой классификатор не воспринимался в качестве «черного ящика», который формирует ответ неким таинственным образом, и чтобы решения по классификации объектов были объяснимыми.