基于进化计算的深度神经网络架构优化研究

随着人工智能技术的不断发展,深度神经网络(DNN)被广泛应用于计算机视觉、语音识别和机器人等领域。相较于传统神经网络,深度神经网络具有对语音识别的速度更快、识别准确率更高的优势。然而,传统的深度神经网络架构优化方法在收敛速度、计算效率和性能方面仍存在一定的局限性,成了函待解决的问题。基于此,本文提出一种基于进化计算的深度神经网络架构优化方法,并通过仿真实验验证了其在复杂场景下的性能。