Neural Network with Genetic Algorithm Optimizer: Training Neural Networks Using Genetic Algorithms (Alternative to Backpropagation)...

简介：
本研究提出了一种利用遗传算法优化神经网络训练的方法，作为反向传播的替代方案。通过结合遗传算法和神经网络，该方法旨在提高模型的学习效率与鲁棒性。 为了训练神经网络，我们使用了一种非常有效的反向传播算法来自动调节权重和偏差以适应我们的数据集。这个项目出于好奇而产生，旨在测试一种不依赖于任何基于模型的算法即可调整网络的方法。说实话，在这种情况下，反向传播仍然是最有效的方式。 这只是一个概念验证项目，并且已经证明了遗传算法即使在随机性很强的情况下也能让神经网络学习，尽管其学习速度相对较慢。需要注意的是，在处理大型数据集（例如mnist或cifar-10）时，基于模型的算法如反向传播可以比其他方法快十倍。 因此在这个项目中我们选择了Iris数据集进行实验，因为它足够小且便于操作和测试。 要运行这个项目，请按照以下步骤安装所需依赖项： ``` pip install -U scikit-learn numpy pandas ``` 然后使用下面的命令来执行神经网络遗传算法程序: ``` python neural-net-ga.py ```