基于深度学习的神经进化算法研究_进化算法和深度学习结合

作者：禅与计算机程序设计艺术

深度学习技术近年来取得了惊人的成果，在多个领域都有着广泛应用。而随着传统的机器学习、人工神经网络（ANN）方法的不断发展，近些年又出现了基于深度学习的神经进化算法。基于深度学习的神经进ize算法的研究将会对当前的人工智能发展产生巨大的影响。因此，本文将系统阐述基于深度学习的神经进化算法的相关概念、理论、实践及其重要价值。

2.基本概念术语说明

2.1 深度学习

深度学习 (Deep Learning) 是一类通过多层神经网络形式实现的计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的机器学习模型。深度学习系统由输入层、隐藏层、输出层组成，每一层又包括若干个神经元节点。整个系统通过多层传递信号的方式来进行学习，并逐渐提高性能。深度学习通过将复杂的非线性变换和数据集成的方式有效地解决了传统机器学习方法遇到的很多问题。

2.2 神经进化算法

基于深度学习的神经进化算法(Evolutionary Neural Networks, EvoNNs)，是一种根据生物进化原理设计的用于优化神经网络结构的新型算法。它采用进化策略搜索局部最优解，以期于训练过程中的迭代优化达到最佳效果。由于可以克服参数搜索困难、计算量大的问题，EvoNNs 已成为许多图像分类、图像检索、文本分类、强化学习、跟踪、模式识别、虚拟现实等任务的核心算法。

目前，许多基于深度学习的神经进化算法已经被提出并验证。例如，NEAT (Neuroevolution of Augmenting Topologies)算法是第一个基于深度学习的神经进化算法，被证明能够有效地发现并利用高度模块化的基因组，以有效地解决复杂的优化问题。另一个代表性的算法是NVIDIA的SimGAN (Synthetic Image Generation with Adversarial Networks