Introducción a los algoritmos genéticos
Publicado: 22 Jun 2019, 09:25
Las redes neuronales artificiales están inspiradas en la naturaleza de nuestro cerebro. Del mismo modo, los algoritmos genéticos están inspirados en la naturaleza de la evolución.
Redes neuronales geneticas
En una red neuronal genética, la red se ve como un objeto computacional con campos y aptitud.


Crossover
Es la fase más significativa en un algoritmo genético. Para cada par de padres que se deben aparear, se elige un punto de cruce al azar dentro de los genes.
Por ejemplo, considere que el punto de cruce es 3 como se muestra a continuación.

Mutation
En ciertos nuevos descendientes formados, algunos de sus genes pueden ser sometidos a una mutación con una baja probabilidad aleatoria. Esto implica que algunos de los bits en la cadena de bits se pueden voltear.

La mutación se produce para mantener la diversidad dentro de la población y prevenir la convergencia prematura.
Mas información :
https://towardsdatascience.com/introduc ... 96e98d8bf3
https://towardsdatascience.com/understa ... 556e9089cb
https://towardsdatascience.com/genetic- ... b85578ba99
https://towardsdatascience.com/genetic- ... b67bb124a6
Redes neuronales geneticas
En una red neuronal genética, la red se ve como un objeto computacional con campos y aptitud.


Crossover
Es la fase más significativa en un algoritmo genético. Para cada par de padres que se deben aparear, se elige un punto de cruce al azar dentro de los genes.
Por ejemplo, considere que el punto de cruce es 3 como se muestra a continuación.

Mutation
En ciertos nuevos descendientes formados, algunos de sus genes pueden ser sometidos a una mutación con una baja probabilidad aleatoria. Esto implica que algunos de los bits en la cadena de bits se pueden voltear.

La mutación se produce para mantener la diversidad dentro de la población y prevenir la convergencia prematura.
Mas información :
https://towardsdatascience.com/introduc ... 96e98d8bf3
https://towardsdatascience.com/understa ... 556e9089cb
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