使用遺傳算法訓練神經網絡

Question

我有一個優化問題，其中我想最大化的目標函數是不可微分的。我用遺傳算法訓練了一個線性模型，但線性模型的表現並不好。我正在考慮用神經網絡替換線性模型。但我的理解是，使用不可區分的目標函數，我不能使用backprop方法來執行更新。 那麼，有沒有人知道如何使用遺傳算法來訓練神經網絡？

Answer 1

是的。這被稱爲神經進化。如果你擅長編程，你可以製作自己的NEAT（增強拓撲的神經元進化）實現。但是，這裏已經有很多實現。

如果你想先玩神經元進化，你可能想看看Neataptic。你所需要做的就是設置網絡並運行一個功能來啓動神經元進化。