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유전 알고리즘와 인공신경망

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

유전 알고리즘와 인공신경망의 차이

유전 알고리즘 vs. 인공신경망

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 존 홀랜드(John Holland)에 의해서 1975년에 개발된 전역 최적화 기법으로, 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나이. 인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

유전 알고리즘와 인공신경망의 유사점

유전 알고리즘와 인공신경망는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 담금질 기법.

담금질 기법

법(Simulated Annealing, SA)은 전역 최적화 문제에 대한 일반적인 확률적 메타 알고리즘이.

담금질 기법와 유전 알고리즘 · 담금질 기법와 인공신경망 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

유전 알고리즘와 인공신경망의 비교.

유전 알고리즘에는 17 개의 관계가 있고 인공신경망에는 76 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 1.08%입니다 = 1 / (17 + 76).

참고 문헌

이 기사에서는 유전 알고리즘와 인공신경망의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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