تاريخ الرياضيات
الاعداد و نظريتها
تاريخ التحليل
تار يخ الجبر
الهندسة و التبلوجي
الرياضيات في الحضارات المختلفة
العربية
اليونانية
البابلية
الصينية
المايا
المصرية
الهندية
الرياضيات المتقطعة
المنطق
اسس الرياضيات
فلسفة الرياضيات
مواضيع عامة في المنطق
الجبر
الجبر الخطي
الجبر المجرد
الجبر البولياني
مواضيع عامة في الجبر
الضبابية
نظرية المجموعات
نظرية الزمر
نظرية الحلقات والحقول
نظرية الاعداد
نظرية الفئات
حساب المتجهات
المتتاليات-المتسلسلات
المصفوفات و نظريتها
المثلثات
الهندسة
الهندسة المستوية
الهندسة غير المستوية
مواضيع عامة في الهندسة
التفاضل و التكامل
المعادلات التفاضلية و التكاملية
معادلات تفاضلية
معادلات تكاملية
مواضيع عامة في المعادلات
التحليل
التحليل العددي
التحليل العقدي
التحليل الدالي
مواضيع عامة في التحليل
التحليل الحقيقي
التبلوجيا
نظرية الالعاب
الاحتمالات و الاحصاء
نظرية التحكم
بحوث العمليات
نظرية الكم
الشفرات
الرياضيات التطبيقية
نظريات ومبرهنات
علماء الرياضيات
500AD
500-1499
1000to1499
1500to1599
1600to1649
1650to1699
1700to1749
1750to1779
1780to1799
1800to1819
1820to1829
1830to1839
1840to1849
1850to1859
1860to1864
1865to1869
1870to1874
1875to1879
1880to1884
1885to1889
1890to1894
1895to1899
1900to1904
1905to1909
1910to1914
1915to1919
1920to1924
1925to1929
1930to1939
1940to the present
علماء الرياضيات
الرياضيات في العلوم الاخرى
بحوث و اطاريح جامعية
هل تعلم
طرائق التدريس
الرياضيات العامة
نظرية البيان
Differential Evolution
المؤلف:
Ilonen, J.; Kamarainen, J. K.; and Lampinen, J.
المصدر:
"Differential Evolution Training Algorithm for Feed Forward Neural Networks." Neurol. Proc. Lett. 17
الجزء والصفحة:
...
16-12-2021
1978
Differential Evolution
Differential evolution is a stochastic parallel direct search evolution strategy optimization method that is fairly fast and reasonably robust. Differential evolution is implemented in the Wolfram Language as NMinimize[f, vars, Method -> "DifferentialEvolution"] and NMaximize[f, vars, Method -> "DifferentialEvolution"].
Differential evolution is capable of handling nondifferentiable, nonlinear and multimodal objective functions. It has been used to train neural networks having real and constrained integer weights.
In a population of potential solutions within an -dimensional search space, a fixed number of vectors are randomly initialized, then evolved over time to explore the search space and to locate the minima of the objective function.
At each iteration, called a generation, new vectors are generated by the combination of vectors randomly chosen from the current population (mutation). The outcoming vectors are then mixed with a predetermined target vector. This operation is called recombination and produces the trial vector. Finally, the trial vector is accepted for the next generation if and only if it yields a reduction in the value of the objective function. This last operator is referred to as a selection.
REFERENCES:
Ilonen, J.; Kamarainen, J. K.; and Lampinen, J. "Differential Evolution Training Algorithm for Feed Forward Neural Networks." Neurol. Proc. Lett. 17, 93-105, 2003.
Plagianakos, V. P. and Vrahatis, M. N. "Parallel Evolutionary Training Algorithms for Hardware-Friendly Neural Networks." Natural Comp. 1, 307-322, 2002.
Price, K. and Storn, R. "Differential Evolution." Dr. Dobb's J., Issue 264, 18-24 and 78, Apr. 1997.
Storn, R. "System Design by Constraint Adaptation and Differential Evolution." IEEE Trans. Evol. Comput. 3, 22-34, 1999.
Storn, R. and Price, K. "Differential Evolution: A Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces." J. Global Optimization 11, 341-359, 1997.
الاكثر قراءة في الرياضيات التطبيقية
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
