进化神经网络工具箱及其参考文献

资 源 简 介

进化神经网络工具箱及其参考文献

详 情 说 明

进化神经网络工具箱是一套集成了进化算法与神经网络的开发工具，常用于自动化网络结构设计、超参数优化等任务。其核心思想是借鉴生物进化机制（如遗传算法、粒子群优化等）对神经网络进行迭代改进，相比传统梯度下降方法，这类方法在解决非可微问题或复杂搜索空间时更具优势。

主流工具箱通常包含以下功能模块： 编码机制：将神经网络结构/参数转换为可进化的染色体表示（如二进制串、实数向量）； 适应度评估：定义目标函数衡量网络性能（如分类准确率、收敛速度）； 进化操作：实现选择、交叉、变异等算子驱动种群迭代； 并行计算：支持分布式评估以加速进化过程。

典型参考文献方向包括： NEAT（NeuroEvolution of Augmenting Topologies）框架及其变种，专注于网络拓扑进化； 混合进化-梯度下降方法，如进化预训练结合微调； 多目标优化场景下的帕累托前沿搜索技术。

这类工具箱在机器人控制、游戏AI等领域有广泛应用，其开源实现（如DEAP、PyGAD）常作为研究基准。