使用遗传算法训练神经网络

Question

我有一个优化问题，其中我想最大化的目标函数是不可微分的。我用遗传算法训练了一个线性模型，但线性模型的表现并不好。我正在考虑用神经网络替换线性模型。但我的理解是，使用不可区分的目标函数，我不能使用backprop方法来执行更新。 那么，有没有人知道如何使用遗传算法来训练神经网络？

Answer 1

是的。这被称为神经进化。如果你擅长编程，你可以制作自己的NEAT（增强拓扑的神经元进化）实现。但是，这里已经有很多实现。

如果你想先玩神经元进化，你可能想看看Neataptic。你所需要做的就是设置网络并运行一个功能来启动神经元进化。