是的，群体智能可以优化神经网络。群体智能是指受去中心化系统（如鸟群或蚁群）集体行为启发的算法。这些算法，如粒子群优化 (PSO) 或蚁群优化 (ACO)，通过模拟简单智能体之间的互动来搜索最优解。当应用于神经网络时，群体智能可以通过协作探索解空间来优化权重、架构或超参数。与随机梯度下降 (SGD) 等基于梯度的方法不同，群体算法不依赖于导数，这使得它们在传统优化方法难以应对的不可微分或复杂损失曲面中非常有用。
例如，PSO 可以将群体中的每个粒子视为一组候选权重，从而优化神经网络权重。粒子根据自身的最佳表现和群体的全局最佳表现调整其位置，迭代地向更好的解移动。这种方法通过在搜索过程中保持多样性来避免局部最小值。类似地，群体智能可以优化学习率或层大小等超参数。在一项研究中，研究人员使用 PSO 来调整卷积神经网络 (CNN) 的架构，尝试不同的滤波器大小和层数。基于群体的这种方法在寻找高效配置方面优于网格搜索，特别是在计算资源允许并行评估多个候选时。
然而，群体智能存在权衡。它计算成本高昂，因为它同时评估许多候选，这对于大型网络来说可能很慢。开发者可以有选择地使用它，例如优化小型网络或 Transformer 中注意力机制等特定组件。混合方法，如将 PSO 与 SGD 结合进行微调，可以平衡探索和利用。在梯度信息不可用的场景中，例如稀疏奖励的强化学习，群体方法也有效。虽然不能替代基于梯度的方法，但群体智能为需要全局搜索能力的优化挑战提供了一种灵活的替代方案。当传统技术遇到瓶颈或问题约束（例如，不可微分的操作）需要创造性解决方案时，开发者应该考虑使用它。