PyGAD — это библиотека для имплементации генетического алгоритма. Кроме того, библиотека предоставляет доступ к оптимизированным реализациям алгоритмов машинного обучения. PyGAD разрабатывали на Python 3.
Подробнее про фреймворк
Библиотека PyGAD поддерживает разные типы скрещивания, мутации и селекции родителя. PyGAD позволяет оптимизировать проблемы с помощью генетического алгоритма через кастомизацию целевой функции.
Кроме генетического алгоритма, библиотека содержит оптимизированные имплементации алгоритмов машинного обучения. На текущий момент PyGAD поддерживает создание и обучение нейросетей для задач классификации.
Библиотека находится в стадии активной разработки. Создатели планируют добавление функционала для решения бинарных задач и имплементации новых алгоритмов.
PyGAD разрабатывали на Python 3.7.3. Зависимости включают в себя NumPy для создания и манипуляции массивами и Matplotlib для визуализации. Один из изкейсов использования инструмента — оптимизация весов, которые удовлетворяют заданной функции.
Структура PyGAD
Библиотека состоит из следующих модулей:
- Основной модуль, который содержит имплементацию генетического алгоритма;
- Модуль nn позволяет создавать нейросети;
- Gann: оптимизирует нейросети с использованием генетического алгоритма;
- Cnn: для создания сверточных нейросетей;
- Gacnn: оптимизирует сверточные нейросети с помощью генетического алгоритма
