人工神经网络中的无监督学习

Question

如果我要使用遗传算法训练人工神经网络的权重，将其归类为哪种学习类型？ 我相信它是不受监督的，但是它有名字吗？ 看来它可能属于强化学习范畴，但我不太确定。

Answer 1

遗传算法本身是一种优化算法，而不是一种学习算法。 您可能不想忽略神经网络的性能，而只考虑权重的变化。 因此，什么类型的学习是神经网络和遗传算法的结合，取决于神经网络的学习类型。 神经网络可用于监督学习，强化学习，甚至是无监督学习。

这样的组合似乎在增强方面更有用，因为遗传算法比大多数基于梯度传播的基于反向传播的优化算法要慢。 使用遗传算法更新权重也称为神经进化。 这篇文章引用了许多有关传统神经网络上神经进化的研究，以备您感兴趣。

也可以将遗传算法应用于无监督的神经网络。 在Shibata等人的使用循环神经网络的非线性反冲补偿中。 通过遗传算法的无监督学习 ，作者将遗传算法应用于递归神经网络的权重确定，该方法不需要教学信号。