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Evolutionärer Entwurf neuronaler Netze. Institut für Informatik Inhaltsverzeichnis Einleitung Neuronale Netze Evolutionäre Algorithmen Evolutionärer Ansatz.

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Präsentation zum Thema: "Evolutionärer Entwurf neuronaler Netze. Institut für Informatik Inhaltsverzeichnis Einleitung Neuronale Netze Evolutionäre Algorithmen Evolutionärer Ansatz."—  Präsentation transkript:

1 Evolutionärer Entwurf neuronaler Netze

2 Institut für Informatik Inhaltsverzeichnis Einleitung Neuronale Netze Evolutionäre Algorithmen Evolutionärer Ansatz zu Konstruktion neuronaler Netze Advanced Evolutionary Algorithmus (AEA) Die Attribute des AEA Experimente Ergebnisse

3 Institut für Informatik Einleitung Die Eigenschafen der evolutionären Algorithmen - lernfähig - fehlertolerant Topologie neuronaler Netze

4 Institut für Informatik Neuronale Netze Biologische Neuronen Künstliche Neuronen

5 Institut für Informatik Evolutionäre Algorithmen Natürliche Evolution Evolutionäre Algorithmen als Such- und Optimierungsverfahren Vorgehensweise evolutionärer Algorithmen - Parameter -Chromosome -Funktionen

6 Institut für Informatik Evolutionärer Ansatz zu Konstruktion neuronaler Netze Population und Individuen - Neue Population und genetische Operatoren - Binäre Verschlüsselung der Formeln und als Chromosome - Mutation und Cross-Over

7 Institut für Informatik Evolutionärer Ansatz zu Konstruktion neuronaler Netze A i = f 7 (a 1.x 1 + a 6.(f 4 (a 2.x 1 )) + a 7.( f 5 (a 3.x 1 + f 3 (a 4.x 2 ))) + a 8.(f 6 (a 5. x 2 )))

8 Institut für Informatik Advanced Evolutionary Algorithmus (AEA) Die Attribute des AEA -Verzweigung(Forking) - Automatischer Austauchen der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Mutation - Lernen -Automatische Feststellung/Ermittlung der optimale Verarbeitungsgeschwindigkeit der neuronale Netze 1.Verzweigung (Forking) : - Subräume -lokales und globales Optimum

9 Institut für Informatik Advanced Evolutionary Algorithmus (AEA) 2. Automatischer Austauchen der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Mutation 3. Lernen -Beschleunigung der Evolution 4.Verarbeitungsgeschwindigkeit

10 Institut für Informatik Experimente Timita Automaten und TXOR-Funktionen Die Größe der resultierenden neuronalen Netzgröße durch AEA,GNARL,GARNN Beschleunigen der Evolution durch Lernen(30%)

11 Institut für Informatik Experimente Ameisen-Problem : - Die Futtersuche der Ameisen und Darstellung eines Problems in einem Graph -Durch AEA erreichte neuronales Netz -durchschnittlicher Verlauf von 10 -evolutionäre Ausführungen (AEA).

12 Institut für Informatik Ergebnisse AEA-Lösungen haben eine bessere Generalisierungsfähigkeit AEA hat eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit Verbesserung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Mutation Entwicklung ein Modell eines mehrschichtigen neuronalen Netzes


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