НЕЙРОЭВОЛЮЦИЯ НА PYTHON

Нейроэволюция – это метод поиска наилучшей архитектуры нейронной сети с помощью генетических алгоритмов. Используя этот метод, можно значительно ускорить процесс обучения и повысить качество обучения модели.

Например, можно использовать библиотеку PyGAD для реализации нейроэволюционных алгоритмов на Python:

import numpy as np
import pygad

# Определяем функцию для оценки приспособленности
def fitness_func(solution, solution_idx):
    model = create_model(solution)
    loss = train_model(model)
    return 1.0 / loss

# Определяем функции для создания и обучения нейронной сети
def create_model(solution):
    # Создаем нейронную сеть с использованием гиперпараметров из решения
    return model

def train_model(model):
    # Обучаем модель
    return loss

# Определяем границы диапазона значений гиперпараметров
num_layers_range = [2, 5]
num_neurons_range = [32, 512]

# Создаем генетический алгоритм
ga = pygad.GA(num_generations=10, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_func)

# Запускаем генетический алгоритм
ga.run()

# Получаем лучшее решение
best_solution, best_solution_fitness = ga.best_solution()