Структурная схема генетического алгоритма. Элитизм. |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-05-19 03:29 Методы отбора: правило рулетки (отбор пропорциональной приспособленности - fitness proportionate selection), стохастическая универсальная выборка (stochastic universal sampling), ранжированный отбор, масштабирование приспособленности, турнирный отбор. Методы скрещивания: одноточечное скрещивание (кроссинговер), двухточечное и k-точечное скрещивание, равномерное скрещивание, упорядоченное скрещивание, скрещивание смешением, имитация двоичного скрещивания. Методы мутации: инвертирование битов, мутация обменом, мутация обращением, мутация перетасовкой, мутация для вещественных чисел. Методы отбора, скрещивания и мутации пакета DEAP: https://deap.readthedocs.io/en/master/api/tools.html#module-deap.tools Источник: deap.readthedocs.io Комментарии: |
|