如果我使用遗传算法来训练人工神经网络的权重，这将被归类为什么类型的学习？我认为这是无监督学习，但它有具体名称吗？看起来似乎可能属于强化学习，但我不是很确定。

回答：

遗传算法本身是一种优化算法，而不是学习算法。你可能不希望忽略神经网络的性能，而只考虑权重的变化。因此，神经网络与遗传算法的组合属于哪种学习类型，取决于神经网络的学习类型。神经网络可以用于监督学习、强化学习，甚至无监督学习。

这种组合似乎更适用于强化学习，因为遗传算法比大多数基于反向传播的优化算法（具有梯度信息）要慢。使用遗传算法更新权重也被称为神经进化。你可以参考这篇文章，其中引用了许多关于神经进化在传统神经网络上的研究，如果你对此感兴趣的话。

将遗传算法应用于无监督神经网络也是可能的。在Shibata等人关于使用递归神经网络的非线性后坐力补偿的文章中，通过遗传算法进行无监督学习，作者们使用遗传算法来确定递归神经网络的权重，这种方法不需要教学信号。