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http://download.csdn.net/detail/lwj2010share/2930180#comment
1:假设神经网络的运算器就是一张mapping 表(也可以是别的对应输入输出的算法,这里只用mapping表举例,每个mapping关系或者一个运算函数作为一个节点)
2:自动按排列组合生成一定数量的节点列表。
3:有一个输入输出验证函数,用来给每一个节点列表的表现打分
4:循环过程:
并取出前n个分值最高的节点列表,
将他们按一定规则拆散,重新组合(模拟普通细胞的话可以懒腰砍断,排列组合分别对接,也可以奇偶斩断组合,等等)
形成新的节点列表子代,通过第3步打分,然后重新循环
5:往复最终得到得分最高的n次迭代后的子代。大概思路如此。其中可调整的地方很多