For the SGA architecture used in th

For the SGA architecture used in this paper [57], the basic
GA remains unchanged except that fitness evaluations are
obtained from a forward pass of the genome through a neural
network when the real fitness value is unknown. Initially the
entire population is fabricated and evaluated on the real fitness
function and added to an evaluated set. The model is trained
using backpropagation for 1000 epochs; where an epoch consists
of randomly selecting, without replacement, an individual
from the evaluated set and updating the model weights. Each
generation thereafter, the individual with the highest approximated
fitness as suggested by the model and a randomly
chosen unevaluated individual are fabricated and evaluated on
the real fitness function and added to the evaluated set, whereupon
the model is iteratively retrained. The model parameters
are β = 0.3, θ = 0, elasticity = 1, calming rate = 1,
momentum = 0, elasticity rate = 0.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับสถาปัตยกรรม SGA ใช้ในเอกสารนี้ [57], พื้นฐานGA ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงยกเว้นว่าจะประเมินการออกกำลังกายได้รับจากการผ่านไปของจีโนมโดยมีประสาทเครือข่ายเมื่อไม่ทราบค่าออกกำลังกายจริง เริ่มต้นประชากรทั้งหมดหลังสร้าง และประเมินในการออกกำลังกายจริงทำงาน และเพิ่มการตั้งค่า แบบคือการฝึกอบรมใช้ backpropagation 1000 epochs ซึ่งยุคประกอบด้วยสุ่มเลือก ไม่มีแทนที่ บุคคลจากการตั้งค่าและการปรับปรุงน้ำหนักรุ่น แต่ละรุ่นหลัง การเลียนแบบบุคคลกับสูงสุดออกกำลังกายเป็นการแนะนำรุ่นและแบบสุ่มหลังสร้าง และประเมินในแต่ละ unevaluated ท่านการทำงานออกกำลังกายจริง และเพิ่มการตั้งค่า whereuponซ้ำ ๆ เป็น retrained แบบ พารามิเตอร์ของแบบจำลองมีβ = 0.3 θ = 0 ความยืดหยุ่น = 1 อัตราสงบ = 1โมเมนตัม = 0 ความยืดหยุ่นอัตรา = 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับสถาปัตยกรรมเอสจีเอที่ใช้ในการวิจัยนี้ [57], พื้นฐาน
GA ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงยกเว้นว่าการประเมินผลการออกกำลังกายจะได้รับจากการส่งผ่านไปข้างหน้าของจีโนมผ่านประสาทเครือข่ายเมื่อค่าการออกกำลังกายจริงไม่เป็นที่รู้จัก ในขั้นต้นประชากรทั้งหมดถูกประดิษฐ์และประเมินผลในการออกกำลังกายจริงการทำงานและเพิ่มเข้าไปในชุดการประเมิน รูปแบบการฝึกอบรมโดยใช้ backpropagation 1000 epochs; ที่ยุคประกอบด้วยการสุ่มเลือกโดยไม่ต้องเปลี่ยนบุคคลจากชุดการประเมินและการปรับปรุงน้ำหนักรุ่น แต่ละรุ่นนั้นบุคคลที่มีห้วงสูงสุดออกกำลังกายตามที่แนะนำโดยรูปแบบและสุ่มของแต่ละบุคคลได้รับการแต่งตั้งunevaluated ประดิษฐ์และประเมินผลเกี่ยวกับฟังก์ชั่นการออกกำลังกายจริงและเพิ่มเข้าไปในชุดการประเมินดังนั้นรูปแบบการฝึกอบรมซ้ำ พารามิเตอร์แบบมีβ = 0.3 θ = 0 ยืดหยุ่น = 1 อัตราการพักผ่อนอย่างสงบ = 1 โมเมนตัม = 0 อัตราความยืดหยุ่น = 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับสถาปัตยกรรมของ SGA นี้ใช้กระดาษ [ 57 ] , เกมขั้นพื้นฐาน
ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงยกเว้นที่ประเมินได้จากฟิตเนส
ส่งต่อของจีโนมผ่านเครือข่ายประสาท
เมื่อค่าฟิตเนสจริงไม่รู้จัก ตอนแรก
ประชากรทั้งหมดเป็นประดิษฐ์และประเมินในฟังก์ชันฟิตเนส
จริง และเพิ่มการใช้ชุด รูปแบบการอบรม
ใช้แบบ 1000 ยุคสมัย ที่เป็นยุคประกอบด้วย
สุ่มเลือกโดยไม่ต้องเปลี่ยนบุคคล
จากการประเมินและการปรับปรุงแบบจำลองการตั้งค่าน้ำหนัก แต่ละ
รุ่นหลังจากนั้นบุคคลที่มีสูงสุดโดยประมาณ
ฟิตเนสเป็นข้อเสนอแนะ ของนางแบบ และสุ่มเลือก unevaluated
คนประดิษฐ์และประเมินใน
ฟิตจริงฟังก์ชัน และเพิ่มแบบชุด ซึ่ง
รูปแบบซ้ำฝึกอบรม . รูปแบบพารามิเตอร์
มีบีตา = 0.3 θ = 0 , ความยืดหยุ่น = 1 , สงบเงียบคะแนน = 1
) = 0 คะแนนความยืดหยุ่น = 0