我在做一个作业，需要进化我的神经网络的权重。我的神经网络已经可以工作了，但我不知道如何进化我的网络以获得好的结果。

我知道我的AI老师说过我需要使用S形函数并累加权重乘以输入，但我对其他部分不太确定。

谢谢。

编辑：我需要使用遗传算法来训练权重。抱歉之前没有说清楚。

回答：

实现这一点的方法有很多种，通常情况下，作业不会只让你去完成任务而没有提供一个具体的算法去实现。

在人工智能或神经网络课程中教授的一种常见方法是反向传播：

http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation

更新： 哦，我明白了。现在我至少可以给你指引正确的方向。讨论的内容有点长，无法在stackoverflow的回答空间中完全展开，但基本思想是生成一批随机的神经网络（非常差地！）来解决你的问题，然后对这些网络应用遗传算法（即，将神经网络转换为可以根据其适应度进行突变、交叉/重组等操作的染色体），让整个系统从原始的泥浆中自我提升。可以这么说。

这里有一篇关于一个特定应用（国际象棋）的非常好的论文，由Fogel等人撰写：http://www.aics-research.com/ieee-chess-fogel.pdf