使用CODEQ训练前馈神经网络
神经与进化计算
2010-02-04 v1 人工智能
摘要
CODEQ是一种新的基于种群的元启发式算法，它融合了混沌搜索、对立学习、差分进化和量子力学等概念。CODEQ已成功用于解决不同类型的问题（例如约束问题、整数规划问题、工程问题），并取得了优异的结果。本文使用CODEQ训练前馈神经网络。在三个数据集上，将所提方法与粒子群优化算法和差分进化算法进行了比较，结果令人鼓舞。
引用
@article{arxiv.1002.0745,
title = {Using CODEQ to Train Feed-forward Neural Networks},
author = {Mahamed G. H. Omran and Faisal al-Adwani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1002.0745},
year = {2010}
}
备注
8 pages