Есть ли смысл совместить генетический алгоритм с нейронной сетью, то есть генетика будет улучшать алгоритм генерации пресета нейросети следующего поколения с помощью скрещивания + часть опыта нейросети будет передаваться по наследству? Насколько это будет эффективно и в каких задачах? Существует ли что-то подобное? Интересно ваше мнение.
sim3x: >Насколько я помню, сложные сети никто кроме ГА не потянет...
Природа даёт пример - ГА в роли естественного отбора правит генерацию первоначальной НС в роли мозга новорожденного.
Баловался когда-то с ГА+нейронки, делал что-то вроде символьной регрессии вместо функций акстиваций, подбирал их с помощью ГА + веса аналогичным образом. Сходимость таких нейронок была вообще никакая. Может я просто криво закодил, но мне показалось, что вариативность сложных моделей на столько сильно зашкаливает, что ГА не может нащупать правильный локальный минимум и скачет где-то между совсем локальных минимумов, которые вообще далеки от правильного решения...
Возможно я просто не довёл до ума свою модель, может быть когда-нибудь вернусь к этому вопросу ещё раз.
Сложный
Сложный
