Генетический алгоритм. Урок 12. Сравнение ГА и градиентного метода.

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.

На уроке Практика нейронных сетей. Урок 22. Лабораторная работа №2 по персептронам я описал лабораторную работу, где для целей обучения нейронной сети использовался генетический алгоритм. Нейросеть, разработанная в рамках данной работы, была предназначена для аппроксимации функции f(x)=sin(x). Еще в этой лабе есть нейросеть, которая обучается предсказывать функцию  f(x)=sin(x). Для ее обучения использовался метод обратного распространения ошибки (градиентный метод). В рамках данного урока мы изменим нейросеть для предсказаний таким образом, чтобы она тоже обучалась методом генетического алгоритма. Сравним с методом обратного распространения ошибки. Затем попробуем другие функции.  В будущих уроках мы также проверим, смогут ли подобные нейросети предсказывать биржевые котировки.

Итак начнем....

...

...

Теперь тоже самое проделаем с использованием генетического алгоритма:

Посмотрим качество краткосрочного прогноза:

...

...