Resumen

En este artículo, se realiza un estudio y análisis en profundidad de la estructura económica utilizando un algoritmo de liberación de fusión de redes neuronales. El sistema de método define el espacio de pesos y el espacio de estructura de las redes neuronales desde la perspectiva de la teoría de la optimización, propone un algoritmo de optimización biónica bajo el espacio de pesos y el espacio de estructura, y establece un método neuroevolutivo con redes neuronales poco profundas y redes neuronales profundas como objetos de investigación. En el neuroevolutivo poco profundo, se proponen el algoritmo genético mejorado (IGA) basado en operaciones heurísticas de élite y estrategia de migración, y el algoritmo de optimización mejorado de coyotes (ICOA) basado en pesos de influencia adaptativos, y se aplican al espacio de pesos de las redes neuronales de retropropagación (BP). En el método neuroevolutivo profundo, se propone el espacio de estructura de la red neuronal convolucional para resolver el diseño del espacio de búsqueda de estructura neuronal (NAS),

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Red neuronal; Algoritmo de optimización; Método neuroevolutivo; Algoritmo genético; Red neuronal convolucional; Modelos de aprendizaje profundo
• Keywords:Neural network; Optimization algorithm; Neuroevolutionary method; Genetic algorithm; Convolutional neural network; Deep learning models