Ⅰ 如何使用Python和PyTorch实现倦极神经网络（Fatigue Neural Network，FNN）
在训练神经网络时，梯度下降算法是常见的优化方法，但它在网络收敛时梯度过小，以及处理大型数据集时易过拟合等问题。为解决这些，研究者提出了倦极神经网络（FNN），模拟生物神经元行为，提高网络稳定性和泛化能力。
本文将介绍使用PyTorch实现倦极神经网络的方法。
首先，我们定义倦极神经元的结构，它激活过程中会逐渐疲劳，降低对后续输入信号的响应。在PyTorch中，通过继承nn.Mole类实现倦极神经元，使用两个线性层建立输入层和输出层，并使用Sigmoid函数作为激活函数。
接下来，构建倦极神经网络模型，使用nn.MoleList和nn.Sequential类将多个倦极神经元组合成网络。定义FatigueNeuralNetwork类，包含输入层、多个隐藏层和一个输出层，每个隐藏层使用FatigueNeuron神经元，所有隐藏层组合成一个nn.MoleList。
然后，训练倦极神经网络，以二分类问题为例，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。通过设置超参数、定义损失函数和优化器，遍历训练数据集，并在每次优化前更新神经元的疲劳度。
训练完成后，使用测试数据集进行预测，调用model.eval()方法将模型设置为评估模式，并计算模型准确率。
倦极神经网络是一种新型神经网络模型，可以提高网络稳定性和泛化能力。通过PyTorch构建倦极神经元模型，并使用交叉熵损失函数和随机梯度下降算法训练，倦极神经网络在处理数据集时表现出良好的性能。在实际应用中，倦极神经网络可用于解决分类、回归和聚类等问题。
参考文献及网络介绍和定义在我下方连接这篇文章中详细说明，感谢大家的支持！
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Ⅱ 如何用神经网络遗传算法求极值
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可以先用matlab神经网络工具箱训练网络,当网络训练好之后,把网络存起来.
然后编写遗传算法,你知道,遗传算法是每代不断迭代的,然后每代会根据适应度决定是否进入下一代,这里的适应度你就用sim(net,x)得到的值的倒数(或者类似的)作为适应度,然后其它就和遗传算法没什么两样了.最后得到的最优解, 就是网络的最优解. 也就是你要的结果了.
不过兄弟,这想法很牛B,很值得鼓励这样的想法.但我不得不说两句,从实际角度来说,这样的实现没有太大的意义. 你的目的就是想从数据中找到Y最小的时候,X的什么值, 但数据上毕竟只是数据,不管你怎么绕,透露出来的信息还是有限的,不管怎么绕,其实数据能提供最大限度的信息就是:在Y=10.88时,即X1=25,X2=24....X6=1.5时,Y是最小值的, 这是数据能提供的最大限度的信息,你再怎么绕, 其实当你懂得神经网络的深层原理时,你会发现,你的方案并没能挖掘出更优的解(因为数据的信息是有限的),这只是把自己绕晕了
不过能有这样的想法,兄弟肯定是个学习的好材料,加油.
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Ⅲ 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab
Python的优势：
Python相对于Matlab最大的优势：免费。
Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。
语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
Matlab的优势：
Community. 目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。
Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。
总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件
如果买了的话做学术研究不错， 如果混合编程比较麻烦。