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:
...
...