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给定一个一般的神经网络和一组训练样本,是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出?
矮哟我的天
2021-05-19 02:57:56
给定一个一般的神经网络和一组训练样本,是否存在一组网络边权重使得神经网络能为所有的训练样本产生正确的输出?
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weixin_38498942
2021-05-20
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即使要求一个神经网络只为三分之二的训练样本产生正确的输出仍然是一个NP-hard问题。这意味着即使在最坏的情况下,近似训练一个神经网络在本质上还是困难的
基于NSGA-II的局部寻优算法改进,结合ZDT和DTLZ系列测试函数,含IGD定值退出机制及测试图片展示 - 局部搜索
内容概要:本文介绍了一种基于NSGA-II改进的局部寻优算法,重点在于引入局部搜索环节来提高多目标优化的效果。文中详细解释了局部搜索的具体实现方法,包括动态调整步长以及在高维情况下的适应性。同时,作者使用了ZDT和DTLZ系列测试函数进行验证,尤其是对ZDT1和DTLZ4进行了深入探讨。此外,还提出了利用IGD(Inverted Generational Distance)作为终止条件的方法,确保算法能够在达到足够好的解之后停止,避免不必要的计算浪费。最终结果显示,在这两个测试函数上,改进后的算法表现出了更好的前沿贴合度和帕累托分布均匀度。 适合人群:从事多目标优化研究的专业人士,尤其是那些希望深入了解NSGA-II改进版本的人。 使用场景及目标:适用于需要解决复杂多目标优化问题的研究项目,旨在提供一种更加高效且精确的解决方案。 其他说明:需要注意的是,在实际应用中,对于更高维度的问题可能需要进一步调整参数设置,如局部搜索步长的衰减速率等。另外,并行计算过程中应注意各子种群独立管理各自的局部搜索状态,以免造成搜索效率下降。
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Java WMS ERP自动化立体仓库管理系统:进出库源码及程序
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西门子200smart与安川V1000变频器Modbus通讯详解:参数读写、状态控制及频率设置
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