Нуштаева Е.П., Санников И.А.
ИССЛЕДОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ ГИБРИДНОГО АЛГОРИТМА, ВКЛЮЧАЮЩЕГО В СЕБЯ ЭЛЕМЕНТЫ АЛГОРИТМА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА *
Аннотация:
на данный момент в области разработки ПО нейронные сети становятся все более и более популярными. Разрабатываются разные алгоритмы их обучения. Каждый алгоритм имеет собственные достоинства и недостатки. В ходе данной научно-исследовательской работы был разработан алгоритм обучения нейронной сети, содержащий в себе элементы алгоритма обратного распространения и генетического алгоритма. Далее приведено его математическое и схематическое описание
Ключевые слова:
обучение нейронной сети, алгоритм обратного распространения, генетический алгоритм
В основе нового гибридного алгоритма обучения нейронной сети лежит алгоритм обратного распространения. Некоторое количество эпох нейронная сеть обучается с помощью модифицированного алгоритма обратного распространения. При этом невязка сети для нейронов выходного слоя рассчитывается также как и при обратном распространении ошибки. Невязка же скрытых слоев рассчитывается по невязке всех вариантов предыдущего слоя (1):
Номер журнала Вестник науки №12 (33) том 3
Ссылка для цитирования:
Нуштаева Е.П., Санников И.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ ГИБРИДНОГО АЛГОРИТМА, ВКЛЮЧАЮЩЕГО В СЕБЯ ЭЛЕМЕНТЫ АЛГОРИТМА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА // Вестник науки №12 (33) том 3. С. 153 - 160. 2020 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/3923 (дата обращения: 26.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2020. 16+