随机神经网络与传统神经网络有何不同？它在组合优化问题中如何应用模拟退火算法进行训练？

随机神经网络（SNNs）与传统神经网络的主要区别在于其引入了随机性的元素，这使得网络能够更好地避免过拟合并提升泛化能力。在组合优化问题中，模拟退火算法是一种有效的优化策略，它借鉴了物理中的退火过程，通过温度参数控制搜索过程，允许在一定概率下接受比当前解更差的解，从而跳出局部最优，探索全局最优解。SNNs结合SA算法进行训练的具体流程如下：

参考资源链接：[深入浅出随机神经网络：一份详细教程](https://wenku.csdn.net/doc/24cf7fke2j?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **初始化**: 随机初始化神经网络的参数，包括权重、偏置以及可能的随机激活函数。

2. **状态评估**: 根据组合优化问题的目标函数评估当前网络状态的优劣。

3. **迭代搜索**: 在每一步迭代中，通过随机扰动网络参数引入新状态，并评估新状态的性能。

4. **接受准则**: 利用模拟退火的接受准则决定是否接受新状态。如果新状态优于当前状态，或满足Metropolis准则（即使新状态更差，也以一定的概率接受它），则接受新状态。

5. **温度更新**: 按照冷却计划逐渐降低温度参数，减小接受差解的概率，使搜索过程更加集中于当前最优解附近。

6. **终止条件**: 当系统达到终止条件，如温度降至某一阈值或迭代次数达到预设值时停止搜索。

结合《深入浅出随机神经网络：一份详细教程》的资源，你可以深入理解SNNs的工作原理和SA算法在其中的应用，学习如何设置和调整网络参数以及模拟退火算法的关键步骤和参数选择，以达到优化组合问题的效果。教程中还可能包含了通过实际案例来展示这些理论是如何转化为实际应用的，进一步加深你的理解和实践能力。

参考资源链接：[深入浅出随机神经网络：一份详细教程](https://wenku.csdn.net/doc/24cf7fke2j?spm=1055.2569.3001.10343)