一个模拟动态珊瑚礁优化算法,用于同时训练,设计和优化人工神经网络
Francisco Bérchez-Moreno1,2, Antonio M Durán-Rosal3, César Hervás Martínez4
1Department of Computer Science and Numerical Analysis, University of Córdoba, Córdoba, Spain. i72bemof@uco.es.
Scientific reports
|March 24, 2024
概括
本研究介绍了一种使用珊瑚礁优化 (CRO) 进行人工神经网络 (ANN) 的新型记忆训练方法. 拟议的M-DSCRO算法有效优化了ANN结构和权重,在分类任务中表现优于现有的方法.
科学领域:
- 计算智能是一种计算智能.
- 机器学习 机器学习
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 像Backpropagation (BP) 这样的梯度下降算法是人工神经网络 (ANN) 优化的标准,但可以在本地最佳状态中陷入困境.
- 设计ANN架构需要仔细考虑,传统方法经常与复杂的优化场景作斗争.
研究的目的:
- 提出一种新的记忆训练方法,用于同时学习ANN结构和重量.
- 为ANN培训引入和评估基于珊瑚礁优化 (CRO) 算法的三个版本.
- 为了证明拟议的M-DSCRO算法的优越性,而不是现有的方法.
主要方法:
- 基于珊瑚礁优化 (CRO) 的三种记忆训练算法的开发:记忆CRO,记忆SCRO (M-SCRO) 和记忆动态SCRO (M-DSCRO).
- 适应CRO算法与针对ANN设计的特定操作员.
- 在40个不同的分类数据集上评估算法性能.
主要成果:
- 在大多数数据集中,M-DSCRO算法与其他两种拟议的CRO版本相比,表现优越.
- 与四种最先进的方法相比,M-DSCRO实现了更好的整体准确性和较好的少数群体表现.
- 在M-DSCRO中的动态统计方法增强了ANN优化的进化过程.
结论:
- 拟议的M-DSCRO算法为优化人工神经网络结构和权重提供了一种强大而有效的方法.
- 梅梅蒂克珊瑚礁优化为复杂的ANN培训任务提供了传统梯度式方法的可行替代方案.
- M-DSCRO显示了提高分类准确性的巨大潜力,特别是在不平衡的数据集中.
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