Oct, 2022

结合卷积神经网络的神经进化增强拓扑

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TL;DR本文探索将神经进化算法应用于卷积神经网络拓扑结构优化，使用 Residual Networks 实现可变卷积神经网络拓扑结构，同时讨论如何对该系统进行优化以适应基于遗传算法的优化方法。
deep convolutional networksneuroevolution of augmenting topologiesconvolutional neural networksresidual networksgenetic algorithms
发现论文，激发创造
  • Evolving CNN 拓扑结构的两个新性能改进

    本文介绍了两种新方法，通过直接在训练时间上实现正则化和使用部分训练来尽早评估个体架构，有效地减少了复杂性和训练时间，从而生产出有效地 CNN 拓扑结构，提高图像识别准确率，开销减少达 20%。这两种方法均经 CIFAR10 基准数据集验证以及保持准确度。

    Feb, 2021

  • 用进化功能化的人工神经网络

    提出了一种基于张量微积分和拟达尔文机制的混合模型，用于寻找适合于策略、控制和模式识别任务的拓扑结构，并且能够在早期演化阶段提供适应的拓扑结构，从而在机器人，大数据和人工生命等领域得到应用。

    May, 2022

  • 利用生物神经元属性的卷积神经网络

    通过结合生物神经元原理，使用基于神经科学的计算模型来增强训练效率和提高准确性，以推动组合感受野模型作为卷积神经网络的基础层，从而在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet-100 数据集上实现性能显著提升（平均提升 5%-10%）

    Nov, 2023

  • 深度学习生成神经进化

    本篇论文探讨神经进化在深度学习中的作用，其中 HyperNeat 通过训练一种间接编码来实现学习大型神经结构，并且结合其他机器学习方法可以有效提取特征。

    Dec, 2013

  • 演化深度卷积神经网络用于图像分类

    本文提出了一种利用遗传算法优化深度卷积神经网络结构和连接权重初始化的图像分类算法，该算法利用一个高效的可变长度基因编码策略和新的表示方案初始化深度卷积神经网络的连接权重，并提出了一种新的适应度评估方法，实现了在少量计算资源下的快速启发式搜索，与其他 22 个现有算法相比在九个广泛应用于图像分类的任务中表现明显优越。

    Oct, 2017

  • 一种用遗传编程设计卷积神经网络体系结构的方法

    本文介绍了一种使用 Cartesian 遗传编程自动构建卷积神经网络结构的方法，并通过将其应用于 CIFAR-10 数据集的图像分类任务验证了该方法的有效性。

    Apr, 2017

  • IamNN：用于高效图像分类的迭代自适应移动神经网络

    本研究提出基于 ResNet 架构的参数共享和自适应计算时间的网络，该网络比原始网络更小，能够根据输入图像的复杂性调整计算成本。

    Apr, 2018

  • 卷积神经网络结构分析与优化

    本文提供了对现有技术的卷积神经网络分析和拓扑构建的全面概述，并描述和评估了一些层次分类器。此外，本文还开发了一种可视化分类错误的新方法，并在 CIFAR-100 上量化了一些结果，如在精度方面较小批量大小、平均集成、数据增强和测试时间转换等的积极影响。本文还开发了一个模型，它只有 100 万个学习参数，适用于 32x32x3 和 100 类输入，并在基准数据集 Asirra、GTSRB、HASYv2 和 STL-10 上击败了现有技术。

    Jul, 2017

  • 基因卷积神经网络

    本文讨论深度卷积神经网络的自动学习，使用遗传算法提高识别准确性，并在两个小型数据集上证明其有效性，并将结构传输到大型数据集上。

    Mar, 2017

  • 生成对抗网络的共同进化

    本研究提出 COEGAN 模型，将神经进化和协同进化技术应用于 GAN 训练中，提高了训练的稳定性和 GAN 网络结构的自动发现，解决了部分模式崩溃问题。

    Dec, 2019