dl4j如何使用遗传神经网络完成手写数字识别

今天就跟大家聊聊有关dl4j如何使用遗传神经网络完成手写数字识别，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。实现步骤1.随机初始化若干个智能体(神经网络),并让智能体识别训练数据,并对识别结果进行排序2.随机在排序结果中选择一个作为母本,并在比母本识别率更高的智能体中随机选择一个作为父本3.随机选择母本或父本同位的神经网络超参组成新的智能体4.按照母本的排序对智能体进行超参调整,排序越靠后调整幅度越大(1%~10%)之间5.让新的智能体识别训练集并放入排行榜,并移除排行榜最后一位6.重复2~5过程,让识别率越来越高这个过程就类似于自然界的优胜劣汰,将神经网络超参看作dna,超参的调整看作dna的突变;当然还可以把拥有不同隐藏层的神经网络看作不同的物种,让竞争过程更加多样化.当然我们这里只讨论一种神经网络的情况优势: 可以解决很多没有头绪的问题 劣势: 训练效率极低gitee地址:实现步骤 1.进化接口一个比较通用的实现定义智能体配置接口按手写数字识 香港云主机别进行配置实现智能体基类手写数字智能体实现类手写数字识别环境构建主函数运行截图 看完上述内容，你们对dl4j如何使用遗传神经网络完成手写数字识别有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注开发云行业资讯频道，感谢大家的支持。

相关推荐: sparklines的ScatterChart是什么

本篇内容主要讲解“sparklines的ScatterChart是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“sparklines的ScatterChart是什么”吧!ScatterChart是日常使用频率非…