![](/images/graphics-bg.png)
The combination of genetic programming and genetic algorithm for neural networks design and training
Joint Authors
Muslim, Ahmad Badri
Ali, Ali Khalid Muhammad
Source
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
Issue
Vol. 19, Issue 2 (30 Jun. 2011), pp.350-359, 10 p.
Publisher
Publication Date
2011-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يتناول هذا البحث استخدام اثنان من أدوات التحاسبات التطورية لتصميم و تدريب الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية.
لقد استخدمنا خوارزمية البرمجة الجينية لاكتشاف التصميم المناسب للشبكة العصبية المستخدمة لنمذجة مشكلة معنية.
إن التصميم المكتشف يمتلك خاصية بأن تكون الشبكة اقل كلفة من حيث الهيكلية و التي تعطي الإخراج المطلوب.
البرمجة الجينية هي خوارزمية بحث والتي تتعامل مع مجتمع من الهياكل الشجرية، كل واحد من هذه الهياكل الشجرية يعتبر تصميم مقترح للشبكة العصيبة.
عملية التحسين تتم من خلال تقليص عدد الطبقات المخبئة و عدد العقد المخبئة في كل طبقة مع اقل عدد من الترابطات مع العقد العصبية الأخرى.
كل تصميم من التصاميم الجديدة يرسل إلى الخوارزمية الجينية للتدريب.
الخوارزمية الجينية في هذا البحث تعمل كخوارزمية تعلم و التي تحدد مجموعة من الأوزان المدربة و التي تربط فيها بعد إلى ترابطات الشبكة العصبية.
هذا العمل يعرض طريقة عامة و التي تعطي نتائج واعدة لمجموعة من المسائل المختبرة.
Abstract EN
We present in this paper using of two evolutionary computations tools for design and training feed-forward neural networks.
We use genetic programming algorithm to discover suitable design for neural network that modeled the selected problem.
This discover design it have features that make neural network less cost in structure (the smaller network topology) that give desired output for problem.
Genetic programming it is a search algorithm that dell with population of tree structures, each of these tree structure it use as suggested design for neural network.
The optimization is done throw minimization number of hiding layers and number of neurons in each layer with less connectivity with other neurons.
Each new generated neural net send to genetic algorithm for training.
Genetic algorithm work as learning algorithm that specify the training set of weights that linked with neural network connection .
This work represent global approach that give promising result for some problems.
American Psychological Association (APA)
Muslim, Ahmad Badri& Ali, Ali Khalid Muhammad. 2011. The combination of genetic programming and genetic algorithm for neural networks design and training. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 19, no. 2, pp.350-359.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290386
Modern Language Association (MLA)
Muslim, Ahmad Badri& Ali, Ali Khalid Muhammad. The combination of genetic programming and genetic algorithm for neural networks design and training. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 19, no. 2 (2011), pp.350-359.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290386
American Medical Association (AMA)
Muslim, Ahmad Badri& Ali, Ali Khalid Muhammad. The combination of genetic programming and genetic algorithm for neural networks design and training. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2011. Vol. 19, no. 2, pp.350-359.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-290386
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 358-359
Record ID
BIM-290386