генетический алгоритм

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Автор статьи: Е.В. Пучков Методы обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) разделяют на четыре категории: нулевого порядка, первого порядка, второго порядка и нелокальные модификации одноточечных методов. Поскольку целевая функция в задачах обучения многоэкстремальная, для нахождения глобального экстремума используют генетические алгоритмы, методы облака, рестартов, поколений, модифицированный ... Читать полностью...

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

Авторы статьи: Белявский Г.И., Лила В.Б., Пучков Е.В. Задача обучения искусственной нейронной сети (ИНС) может рассматриваться как задача оптимизации, при этом основная проблема заключается в выборе среди разнообразных оптимизационных методов наиболее подходящего[2]. Выбор в пользу градиентных методов обоснован тем, что, как правило, в задачах обучения ИНС целевую функцию можно выразить в виде диф... Читать полностью...