使用Python和NumPy创建简单高效的神经网络遗传算法
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内容提要
本文介绍了一种适用于已知神经网络参数但未知输出的遗传算法。作者利用numpy和随机模块创建了一个简单有效的遗传算法，通过交叉和变异生成新网络，最终实现数据集的预测。文章强调数据平衡和多样性对提升神经网络学习效果的重要性。
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关键要点
- 本文介绍了一种适用于已知神经网络参数但未知输出的遗传算法。
- 作者利用numpy和随机模块创建了一个简单有效的遗传算法。
- 该算法通过交叉和变异生成新网络，最终实现数据集的预测。
- 文章强调数据平衡和多样性对提升神经网络学习效果的重要性。
- 遗传算法用于处理输出未知的情况，例如玩游戏时的决策。
- 代码实现中使用了sigmoid激活函数和阈值函数。
- 创建了两个网络类以生成初始种群和后续种群。
- 通过评估正确答案的数量来选择和繁殖表现良好的神经网络。
- 交叉和变异过程用于生成新的网络个体。
- 强调在训练样本中提供平衡的正负样本以避免偏见。
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