Comments 4
а еще можно было бы привести примеры и математическое обоснование, всех выполняемых действий, как в "Создаем нейронную сеть" Тарик Рашида
Ещё одна обучающая выборка:
x = np.array([[1, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array([[1],[0],[1], [0], [1], [0], [0], [1], [1]])
Здесь ответ 1, если хотя бы два числа равны одному, иначе ноль.
Генетический алгоритм нужен, когда ты знаешь параметры своей нейросети, но не знаешь, что должно получиться на выходе
Нет, не поэтому нужен ГА. Что за игра? Как проверить? Какова мат модель данных? Какая кодировка хромосом? Где экспериментальные исследования и бенчмарки?
Моя цель не растянуть написания этой статьи, и замучить читателей её длиной, поэтому сразу приступим к коду.
Это ошибочная стратегия написания статьи. Введение, цель, теоретический бэкграунд об алгоритмах, разработка решения с кодами, экспериментальные исследования (с графиками), вывод. Все как в ненавистном университете.
Создание простого и работоспособного генетического алгоритма для нейросети с Python и NumPy