Главная
Биография
Научные труды
Лекции
Программное обеспечение
Дипломники
Материалы студентов
Заметки
Сотрудничество
Услуги
Ссылки
Блог
Контакты

Научная статья Шумков Е.А., Чистик И.К. "Генетическая топология поиска нейросетевых моделей"

Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ. №9, 2013

Ключевые слова: генетические алгоитмы, нейронные сети , алгоритм поиска адекватных нейросетевых моделей, нейросетевая топология, стохастические методы обучения нейронных сетей

Обучение нейронных сетей сложная задача по ряду причин. Нередко процесс поиска адекватной нейросетевой модели заканчивается с нулевым результатом и очень большую роль играет опыт разработчика нейросетевых моделей. Для получения нейросетевой модели решающей задачу с заданным показателем качества обычно необходимо пройти следующие шаги: вначале необходимо подготовить данные, определиться с типом сети, определить входы и выходы, решить задачу о первоначальной структуре сети - слои и нейроны в них, далее необходимо обучить сеть, то есть подобрать коэффициенты связей между нейронами, проверить обученную сеть на валидационной выборке и в итоге проверить в реальной работе. При этом все шаги тесно связаны между собой и некачественная проработка по одному из них ведет, в конечном счете, к длительному обучению сети или вообще к получению неправильно работающей нейросети. Существует большое количество методов и алгоритмов предварительной подготовки данных, расчета структуры сети и модифицированных методов обучения, но все они в значительной мере опираются на опыт разработчика. Одним из наиболее универсальных способов автоматического получения нейросетевых моделей является использование генетических алгоритмов [5, 6, 9].

Согласно COGANN (Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks - см. здесь), объединение нейронных сетей и генетических алгоритмов может быть, как вспомогательным, так и равноправным. Во вспомогательном подходе один метод идет вслед за другим, а в равноправном оба метода используются синхронно.

В качестве вспомогательной парадигмы выделяют следующие виды объединения:

Полный текст статьи на сайте журнала КубГАУ
Библиографическая ссылка на статью:

<< Предыдущая статья || Следующая статья >>


Переводы статей

Читаемые курсы лекций

Нейросети Искусственный интеллект Методы оптимизации ПИС Сетевая экономика БД МПИ

ПО ЭИС
НТИС
ФЛП
МатЛогика
Ч.М.Э.
МиИМППР

Курсовые работы и проекты
Каталоги научных журналов

Связь (по всем вопросам) с администратором сайта E-mail: sneveld@rambler.ru
При использовании материалов сайта просьба указывать ссылку http://www.shumkoff.ru и первоисточники (если указаны)
Обмен ссылками
Карта сайта