基于仿生优化算法的神经进化方法研究

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神经进化对于神经网络的进一步发展起着决定性的作用。传统的浅层神经进化方法多以改变网络初始权值为主,不能最大化提高神经网络的精度;深层神经进化方法的出现为自动设计神经网络结构的研究开辟了一条新的途径,但在如何定义网络结构的搜索空间,以及如何设计有效的搜索策略上仍有较大的改进空间。针对上述问题,提出了基于仿生优化算法的神经进化方法体系,该方法体系从优化理论的角度对神经网络的权值空间和结构空间进行了定义,提出了权值空间和结构空间下的仿生优化算法,建立了以浅层神经网络和深层神经网络为研究对象的神经进化方法。在浅层神经进化方面,提出了基于精英启发式操作和移民策略的改进遗传算法(IGA)和基于自适应影响权重的改进郊狼优化算法(ICOA),应用于BP神经网络的权值空间提出基于IGA的浅层神经进化方法和基于ICOA的浅层神经进化方法。在深层神经进化方面,提出了卷积神经网络的结构空间,解决了神经结构搜索(NAS)的搜索空间设计,提出了卷积神经网络结构空间下基于GA的深层神经进化方法,解决了设计深度学习模型时众多的超参数和网络结构参数会产生爆炸性组合的问题。神经进化方法采用高效的仿生优化算法作为搜索策略,自动获得泛化能力强、硬件友好的神经网络,可以大大降低研发成本,解放研究员的劳动力,具有重大的现实意义。该论文有图24幅,表8个,参考文献95篇。
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