混合神经网络。 - 页 8

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gumgum >> :

问题。

谁实现了高木-菅野-康加的模糊网络？


让我读点东西。:)也许这并不那么糟糕。:)
 
IlyaA >> :
在我看来，我们已经开始了哲学思考......。

我不是在陈述哲学，而是在陈述我的研究所依据的概念，并分享实际经验，正如话题发起人所建议的。

IlyaA 写道>>
....，我建议我们以 "让我们自己来决定 "来结束对这个问题的讨论。

这对我来说很好。

IlyaA 写道(a)>>
>> 后代回到他们父母的地方的概率大吗？

这将取决于除了突变之外，还使用了什么以及什么类型的其他遗传运算符。

rip 写道>>

我只用GA来获得一个新的网络拓扑结构。平均来说，RProp显示在100-200个历时中达到局部最小值。

之后，最多产的个体被发现，并形成一个新的群体。突变。RProp。

有意思的是，健身函数的总启动次数是多少？

 
gumgum >> :

问题。

谁实现了高木-菅野-康加的模糊网络？

我有一个实施方案，但到目前为止，已经确定了GA

 

276页

 
我认为这里的每个人都痴迷于GA......。
 
dentraf писал(а)>>

我有一个实施方案，但到目前为止已经确定了GA

在没有GA的情况下试试。

 
gumgum >> :
我认为这里的每个人都痴迷于GA......。


因为他们必须这样做!
 
gumgum >> :

试着不使用GA。

如果没有GA，那就不好了，预测最多只能提前30条，而且质量也不稳定。这就是为什么我想尝试GA。

 
IlyaA >> :
因为他们必须这样做!

说得好，很短。我确实没有一个GA。

好几个人都说了他们的算法，当然他们的实现方式都不一样。

这里有一个建议。尝试使用我在第二页上建议的函数作为健身函数。在算法停止之前，健身函数运行多少次？每个人都会看一看，并自己决定他们的目标是什么。我在第60个纪元得到了一个成就，总纪元数为160，人口中有200个个体，FF函数的总启动数为160*200=32000

 

我在想，如果每次运行时n都会减少呢？

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