[解決済み] ニューラルネットワークではなく、遺伝的アルゴリズムを使うべき場合とは？[クローズド］

質問

問題を解決するために、ニューラルネットワークではなく、遺伝的アルゴリズムを使用する場合（またはその逆）を決定する経験則（または一連の例）はありますか？

両方の手法を混在させる場合もあるとは思いますが、2つの手法のハイレベルな比較を探しています。

どのように解決するのですか？

wikipediaより。

A 遺伝的アルゴリズム (GA)は、コンピュータで使われる探索手法の一つで を見つける 正確な、あるいは近似的な 解決策 最適化問題や探索問題への

とします。

ニューラル・ネットワーク は、非線形統計データモデリング・ツールです。入力と出力の間の複雑な関係をモデル化するため、あるいは、入力と出力の間の複雑な関係をモデル化するために使用することができます。 パターンを見つける を見つけるために使用される。

解決策の価値を数値化できるような問題がある場合は 遺伝的アルゴリズム を実行することができます。 有向探索 を実行することができます。(例：2点間の最短経路を探すなど）

異なるクラスのアイテムが多数ある場合、その中から ニューラルネットワーク は、以下のように学習することができます。 分類 を学習することができます。(例：顔認識、音声認識）。

実行時間も考慮する必要があります。遺伝的アルゴリズムでは、許容できる解を見つけるのに長い時間がかかります。ニューラルネットワークは、学習には時間がかかりますが、新しい入力をほぼ瞬時に分類することができます。