Heute hatte ich mit Amir eine Diskussion zu Genetischen Algorithmen, vielleicht ja noch für andere interessant. Insbesondere Amirs Experimente mit der Generierung von Weights von Neuronalen Netzen mit Genetischen Algorithen sind ur cool. (Amir vielleicht magst Du die Literaturreferenz die Du mir geschickt hast hier auch noch anghängen). Vielleicht ergibt sich ja daraus auch eine Art Interessengruppe... Das Buch das ich gut finde war "Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning" von David E. Goldberg, ist von 1989 aber war sicher bis 2004 im Druck, ich hatte das mal und habs mir weil es verschollen war antiquarisch wieder gekauft :-) Die Parallel Genetic Algorithm Library pgapack ware lange Zeit ein Debian Paket (bis jessie), ich versuche gerade ein paar Bugs zu fixen und das wieder in Debian reinzubringen, bin mit dem Ex-Maintainer im Kontakt: https://github.com/schlatterbeck/pgapack https://github.com/schlatterbeck/debian-pgapack Die Lib läuft mit dem Message Passing Interface (MPI) auf Parallelrechnern, es gibt aber auch eine serielle Version. BTW: Ist von Euch jemand Debian Maintainer und würde mir bei dem Maintainer-Prozess helfen? Mein Python-Wrapper für pgapack (derzeit noch auf Sourceforge): http://pgapy.sourceforge.net/ Damit geschrieben der Versuch, gemeinsam mit Magdalena mit genetischen Algorithmen Kontrapunkt zu "komponieren": https://github.com/schlatterbeck/contrapunctus vG Ralf -- Ralf Schlatterbeck email: ralf@zoo.priv.at
On 09/23/2017 10:28 PM, Ralf Schlatterbeck wrote:
Heute hatte ich mit Amir eine Diskussion zu Genetischen Algorithmen, vielleicht ja noch für andere interessant. Insbesondere Amirs Experimente mit der Generierung von Weights von Neuronalen Netzen mit Genetischen Algorithen sind ur cool. (Amir vielleicht magst Du die Literaturreferenz die Du mir geschickt hast hier auch noch anghängen).
Ziemlich cooler Ansatz für genetische Algorithmen angewandt auf Neuronale Netze. Auch die Topologie der Netze wird evolviert und dadurch dass die Gene mit einer Historie versehen werden ist Kreuzung zwischen unterschiedlichen Typologien möglich. Des weiteren ist Speciation innerhalb einer Population möglich. http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf
MarI/O: https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
Gesendet: Sonntag, 24. September 2017 um 12:52 Uhr Von: Amir <amir@viel-zu.org> An: metalab@lists.metalab.at Betreff: Re: [Metalab] Genetic Algorithms
On 09/23/2017 10:28 PM, Ralf Schlatterbeck wrote:
Heute hatte ich mit Amir eine Diskussion zu Genetischen Algorithmen, vielleicht ja noch für andere interessant. Insbesondere Amirs Experimente mit der Generierung von Weights von Neuronalen Netzen mit Genetischen Algorithen sind ur cool. (Amir vielleicht magst Du die Literaturreferenz die Du mir geschickt hast hier auch noch anghängen).
Ziemlich cooler Ansatz für genetische Algorithmen angewandt auf Neuronale Netze. Auch die Topologie der Netze wird evolviert und dadurch dass die Gene mit einer Historie versehen werden ist Kreuzung zwischen unterschiedlichen Typologien möglich. Des weiteren ist Speciation innerhalb einer Population möglich.
http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf
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