В интернете много упоминаний о том, что для решения задачи выбора структуры нейронной сети (НС) и подбора её параметров часто используют генетические алгоритмы (ГА).
Передо мной сейчас как раз стоит задача выбора параметров и структуры НС. Гуглил на тему применения ГА, но ничего конкретного так и не нашел. Лишь упоминания «да ГА используются», «мы использовали ГА» и тд. Но нигде не встретил какие параметры использовали в ГА, как определяли пригодность популяции.
Понятно, что гены содержали количество скрытых слоёв, количество нейронов, передаточная функция, скорость обучения (если возможно).
Мне НС нужна для прогнозирования временного ряда. Остановился на многослойном перцептроне. Для его реализации решил использовать FANN. И встрял на двух вопросах: 1) какие параметры использовать; 2) как определять пригодность.
Для первого вопроса пока остановился на: количество нейронов во входном слое; количество скрытых слоёв; количество нейронов в скрытом слое; скорость обучения; функция активации.
По второму вопросу какие-либо мысли пока что вообще отсутствуют.
Буду благодарен за помощь или тыкание носом в нужную бумажку. Спасибо.