PyGAD: библиотека для имплементации генетического алгоритма

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:

  1. Основной модуль, который содержит имплементацию генетического алгоритма;
  2. Модуль nn позволяет создавать нейросети;
  3. Gann: оптимизирует нейросети с использованием генетического алгоритма;
  4. Cnn: для создания сверточных нейросетей;
  5. Gacnn: оптимизирует сверточные нейросети с помощью генетического алгоритма
Подписаться
Уведомить о
guest

0 Comments
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

gogpt