Модель оптимального вибору топології штучних нейроннх сіток з використанням генетичного алгоритму

Автор(и)

  • Сергій Олегович Тітков магістрант кафедри технічної кібернетики Національного технічнго університету України «Київський Політехнічний інститут ім. Ігоря Сі- корського», Ukraine
  • Олег Іванович Лісовиченко к.т.н., доцент кафедри технічної кібернетики Національного технічного університету України «Київський Політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.32.2018.145630

Ключові слова:

генетичний алгоритм, штучні нейронні сітки, топологія нейронної сітки, нейроеволюційний алгоритм, ШНС

Анотація

В даній статті розглянуто проблему вибору оптимальної топології ней-
ронної сітки та шляхи її вирішення. З причини різноманітності класів задач постає проблема вибору методу рішення та його ефективність. Наведено результати роботи генетичного алгоритму в процесі вибору топології нейронної сітки та на практиці доведено перевагу даного підходу.

Посилання

Хомич А. В., Жуков Л. А Оптимизация топологии рекуррентных и многослойных нейронных сетей с применением генетических алгоритмов // Нейроинформатика-2004. Сборник научных трудов. Ч.2. М.: МИФИ, 2004. С.68-74.

Ямпольский Л. С. Нейротехнології та нейрокомп'ютерні системи: підручник / Л. С. Ямпольский, О. І. Лісовиченко, В. В. Олійник. – К.: «Дорадо-Друк», 2016. -576 с.: іл. – Бібліогр.:с. 537-551.

Божич В. И., Лебедев О. Б., Шницер Ю. Л. Разработка генетического алгоритма обучения нейронных сетей. Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. – 2001. – №1. – С. 21-24.

Koza J. R. Genetic programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection (Complex Adaptive Systems). The MIT Press. MA: Cambridge, 1992

Darrel Whitley. A Genetic Algorithm Tutorial, 1993.

Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. - М.:»Финансы и статистика», 2004. 170 с.

Koehn P. Combining Genetic Algorithms and Neural Networks: The Encoding Problem // Master of Science Degree The University of Tennessee, Knoxville. - 1994.

Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с пол. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия–Телеком, 2004. – 383 с

Mitchell M. An introduction to Genetic Algorithm. MIT Press, 1996.

Y. H. Pengfei Guo, Xuezhi Wang, «The enhanced genetic algorithms for the optimization design» in 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, pp. 2990 – 2994, 2010.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-09-21

Номер

Том 1 № 32 (2018): Адаптивні системи автоматичного управління

Розділ

Статті

Ліцензія

Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.

3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах).  Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це:  The Effect of Open Access.