Генетичні алгоритми в автоматизації створення нейронних мереж

Abstract

Робота присвячена автоматизації процесу проектування моделей штучних нейронних мереж (ШНМ) із застосуванням генетичних алгоритмів. Розглянуто сучасні підходи до автоматизованого проектування. Проаналізовано основні проблеми, зокрема застрягання у локальних мінімумах, високу обчислювальну складність та необхідність точного налаштування гіперпараметрів. В результаті запропоновані методи, що поєднує еволюційні стратегії, оператори мутації та відбору, для побудови оптимальних архітектур ШНМ. Зокрема, розроблено алгоритм, який інтегрує генетичний пошук із навчанням моделей, враховуючи специфіку прикладних задач. Особливу увагу приділено оптимізації ймовірності мутації та адаптації параметрів, що забезпечує гнучкість і продуктивність підходу. Таким чином, результати дослідження показують, що використання генетичних алгоритмів для автоматизованого проектування ШНМ дозволяє суттєво підвищити ефективність та адаптивність моделей, забезпечуючи їхню відповідність прикладним задачам. Бібл. 9, іл. 2, табл. 3

Keywords

• штучні нейронні мережі
• автоматизоване проектування моделей ШНМ
• генетичні алгоритми
• математичне моделювання
• засоби моделювання ШНМ