নিউরাল নেটওয়ার্কে ওজনকে প্রশিক্ষণ দেওয়া একটি অ-রৈখিক গ্লোবাল অপটিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। কোনও নির্দিষ্ট ওজন ভেক্টরের ফিটনেস বা ত্রুটির মূল্যায়ন করার জন্য একটি লক্ষ্য ফাংশন তৈরি করা যেতে পারে: প্রথমত, নেটওয়ার্কের ওজনগুলি ওয়েট ভেক্টর অনুসারে সেট করা হয়। এর পরে, নেটওয়ার্কটি প্রশিক্ষণ ক্রমের বিপরীতে মূল্যায়ন করা হয়। সাধারণত, অনুমান এবং প্রশিক্ষণের অনুক্রমের মধ্যে নির্দিষ্ট লক্ষ্য মানগুলির মধ্যে যোগফলের পার্থক্যটি বর্তমান ওজন ভেক্টরের ত্রুটির প্রতিনিধিত্ব করতে ব্যবহৃত হয়। এই লক্ষ্য ফাংশনটি হ্রাস করার জন্য নির্বিচারে গ্লোবাল অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে।

আরএনএন প্রশিক্ষণের জন্য সবচেয়ে সাধারণ গ্লোবাল অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি হ'ল জেনেটিক অ্যালগরিদম, বিশেষত কাঠামোগত নেটওয়ার্কগুলিতে ৷

প্রাথমিকভাবে, জেনেটিক অ্যালগরিদম একটি পূর্বনির্ধারিত পদ্ধতিতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ওয়েটের সাথে এনকোড করা থাকে যেখানে ক্রোমোসোমের একটি জিন একটি ওজন লিঙ্ক উপস্থাপন করে। পুরো নেটওয়ার্কটি একক ক্রোমোজোম হিসাবে উপস্থাপিত হয়। ফিটনেস ফাংশনটি নিচে মূল্যায়ন করা হয়:


অনেক ক্রোমোসোম জনসংখ্যা তৈরি করে; অতএব, একটি স্টপিং মানদণ্ডটি সন্তুষ্ট না হওয়া পর্যন্ত অনেকগুলি বিভিন্ন স্নায়ু নেটওয়ার্ক বিবর্তিত হয়। একটি সাধারণ স্টপিং স্কিমটি হ'ল:


থামানোর মানদণ্ডটি ফিটনেস ফাংশন দ্বারা মূল্যায়ন করা হয় কারণ এটি প্রশিক্ষণের সময় প্রতিটি নেটওয়ার্ক থেকে গড়-স্কোয়ার-ত্রুটির প্রতিদান পায়। সুতরাং, জেনেটিক অ্যালগরিদমের লক্ষ্য হ'ল গড়-স্কোয়ার্ড-ত্রুটি হ্রাস করে ফিটনেস ফাংশনকে সর্বাধিক করে তোলা।

অন্যান্য গ্লোবাল (এবং / বা বিবর্তনমূলক) অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি ভাল ওজনের একটি ভাল সেট যেমন সিমুলেটেড অ্যানিলিং বা কণা ঝাঁক অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করতে ব্যবহৃত হতে পারে।

গ্লোবাল অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি
দ্বিতীয় আদেশ আরএনএন
সম্পর্কিত ক্ষেত্র এবং মডেল
রিকার্সিভ