NeuroEvo：基于云的利用进化与粒子群算法自动设计与训练神经网络的平台
神经与进化计算
2022-10-04 v1 机器学习
摘要
进化算法(EAs)在复杂搜索空间中优化神经网络方面具有独特优势。本文介绍了一个新的Web平台NeuroEvo (neuroevo.io)，允许用户使用进化与粒子群算法交互式地设计与训练神经网络分类器。分类问题与训练数据由用户提供，训练过程完成后，最佳分类器可供下载并应用于Python、Java和JavaScript。NeuroEvo是一个基于云的应用，利用GPU并行化来提升独立的进化步骤(如变异、交叉和适应度评估)在种群中执行的速度。本文概述了训练算法以及用户指定设计决策与超参数设置的机会。本文描述的算法也作为Python包neuroevo提供(PyPI: https://pypi.org/project/neuroevo/)。
引用
@article{arxiv.2210.00286,
title = {NeuroEvo: A Cloud-based Platform for Automated Design and Training of Neural Networks using Evolutionary and Particle Swarm Algorithms},
author = {Philip Schroeder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00286},
year = {2022}
}