ProjektBadawczy

Algorytmy genetyczne z nielosową mutacją ukierunkowaną na rozszerzenie przestrzeni poszukiwań. Poprawianie wydajności w porównaniu np. z algorytmem gradientowym.
Porównanie sieci neuronowej uczonej gradientowo z jej odpowiednikiem uczonym za pomocą algorytmu genetycznego dla różnej wielkości danych wejściowych i różnych parametrów sieci.

Stylizacja

pliki, moduły -> małymibezspacji
funkcje, zmienne -> snake_case
klasy -> CamelCase
stale -> TAB~~

Plan działania

1. Założenie gitHuba ✓
2. Zakodowanie funkcji testowej: ✓ a) Jakub -> 1 i 2 ✓ b) Tomasz -> 3 i 4 ✓
3. Zakodowanie naiwnego algorytmu genetycznego ✓
4. Zakodowanie algorytmu gradientowego ✓
5. Połączenie algorytmu gradientowego z genetycznym algorytm genetyczny wykorzystuje funkcje gradient(), która zwraca tablicę pochodnych
6. Algorytm neuronowy z gradientowym uczeniem ✓
7. Algorytm neuronowy z genetycznym uczeniem ✓
8. Dalsza analiza i ulepszenia ✓~~

Changelog

1. Stworzenie plików startowych...
2. ...