Standardmetoder för att inducera både struktur och viktvärden för återkommande neurala nätverk passar en antagen klass av arkitekturer till varje uppgift. Denna förenkling är nödvändig eftersom samspelet mellan nätverksstruktur och funktion inte är välbegripligt. Evolutionär beräkning, som inkluderar genetiska algoritmer och evolutionär programmering, är en populationsbaserad sökmetod som har visat löfte i sådana komplexa uppgifter. Detta dokument hävdar att genetiska algoritmer är olämpliga för nätverksförvärv och beskriver ett evolutionärt program, kallat GNARL, som samtidigt förvärvar både struktur och vikter för återkommande nätverk. Denna algoritms empiriska förvärvsmetod möjliggör uppkomsten av komplexa beteenden och topologier som potentiellt utesluts av de artificiella arkitektoniska begränsningar som införs i vanliga nätverksinduktionsmetoder.  Standardmetoder för att inducera både struktur och viktvärden för återkommande neurala nätverk passar en antagen klass av arkitekturer till varje uppgift. Denna förenkling är nödvändig eftersom samspelet mellan nätverksstruktur och funktion inte är välbegripligt. Evolutionär beräkning, som inkluderar genetiska algoritmer och evolutionär programmering, är en populationsbaserad sökmetod som har visat löfte i sådana komplexa uppgifter. Detta dokument hävdar att genetiska algoritmer är olämpliga för nätverksförvärv och beskriver ett evolutionärt program, kallat GNARL, som samtidigt förvärvar både struktur och vikter för återkommande nätverk. Denna algoritms empiriska förvärvsmetod möjliggör uppkomsten av komplexa beteenden och topologier som potentiellt utesluts av de artificiella arkitektoniska begränsningar som införs i vanliga nätverksinduktionsmetoder.
Angeline och Al. REF presenterar en evolutionär metod för att bygga återkommande neurala nätverk.
An Evolutionary Algorithm that Constructs Recurrent Neural Networks
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}