分散搜索

分散搜索本章讨论分散搜索的原理和基础,以及它在训练神经网络问题中的应用。散点搜索是一种进化方法,已成功地应用于大量的硬优化问题。分散搜索通过结合所谓的参考解决方案和利用上下文知识的战略设计来构建新的试验解决方案。与其他进化方法(如遗传算法)相比,分散搜索是建立在这样一个前提下的:系统的设计和创建新的解决方案的方法能够提供比依靠随机化产生的更大的好处。我们的实现目标是创建分散搜索方法中的五个元素的组合,该方法在多层神经网络中搜索最优权重值时被证明是有效的。通过实验,我们证明了我们的分散搜索实例在训练质量上可以与最著名的训练算法相媲美,同时保持了合理的计算量。(资料来源:http://plato.asu.edu)


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