二维遗传算法matlab代码-geneticRNN:一种简单的递归神经网络遗传训练算法

二维遗传算法matlab代码GeneticRNN：一种用于递归神经网络的简单遗传训练算法 作者： 版本： 1.0 日期： 10.01.2018 什么是geneticRNN？ 当前软件包是用于递归神经网络的简单遗传训练算法的Matlab实现。 我的算法是本文中作为算法1提出的算法的忠实实现。 Such等的摘要。 （2018）： 深度人工神经网络（DNN）通常通过基于梯度的学习算法（即反向传播）进行训练。 进化策略（ES）可以与基于反向支持的算法相媲美，例如Q学习和策略梯度，可以解决具有挑战性的强化学习（RL）问题。 但是，ES可以被视为基于梯度的算法，因为它通过类似于梯度的有限差分近似的操作执行随机梯度下降。 这就提出了一个问题，即基于非梯度的进化算法是否可以在DNN规模上工作。 在这里，我们证明了它们可以：我们使用简单，无梯度的，基于种群的遗传算法（GA）来扩展DNN的权重，并且它在包括Atari和类人动物运动在内的深层RL问题上表现良好。 Deep GA成功地开发了具有四百万个自由参数的网络，这是有史以来使用传统进化算法进化出的最大的神经网络。 这些结果（1）扩展了我们对GA可以运行