【計算機科學】【1994.12】遺傳算法與神經網絡的結合：編碼問題

本文爲美國田納西大學諾克斯維爾分校（作者：Philipp Koehn）的碩士論文，共67頁。 神經網絡和遺傳算法顯現出強大的問題解決能力。它們基於相當簡單的原理，但利用了相關的數學性質：非線性迭代。反向傳播學習的神經網絡通過搜索各種函數來給出結果，然而，基本參數（網絡拓撲、學習速率、初始權重）的選擇往往已經決定了訓練過程是否成功。這些參數的選擇遵循實際使用經驗法則，但其值至多是有爭議的。遺傳算法是

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