实现神经网络，但反向传播权重应使用随机优化计算？

Question

我在使用sklearnpython库进行监督学习算法。现在我要做无监督的学习算法。在这方面，我必须实现一个神经网络，其权值为反向传播，通过以下任意一种随机优化算法进行优化：

1）遗传算法

2）随机爬山

3）退火

4）模拟

我用mlpclassizer进行监督学习，不知道该怎么做。 为Scikit提供的实现没有问题。在

NN的示例代码如下（使用内部最小二乘法计算权重）：

http://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification