NAU Harvester System
Алгоритм спрощення гібридних нейронних мереж
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Алгоритм спрощення гібридних нейронних мереж
ALGORITHM OF NEURON NETWORKS MODIFICATION Алгоритм упрощения гибридных нейронных сетей |
|
| Creator |
Chumachenko, O. I.; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
|
|
| Subject |
Нейронні мережі; проблема оптимізації; гібридний багатокритеріальний еволюційний алгоритм; метод найшвидшого спуску; алгоритм об'єднання і нарощування
УДК 004.855 (045) Neuron networks; optimization problem; hybrid multicriteria evolutionary algorithm; method of steepest descent; algorithm of merging and growing UDC 004.855 (045) Нейронные сети; проблема оптимизации; гибридный многокритериальный эволюционный алгоритм; метод наискорейшего спуска; алгоритм объединения и наращивания УДК 004.855 (045) |
|
| Description |
Розглянуто задачу модифікації нейронної мережі, топологія якої була обрана раніше в результаті вирішення оптимізаційної проблеми. Запропонований алгоритм вирішення базується на двоетапній процедурі, яка складається з генетичного і локального алгоритму оптимізації. Проблему модифікації представлено у вигляді двох задач: пошук оптимальної структури нейронної мережі і налаштування вагових коефіцієнтів. Для вирішення цих двох завдань використано двоетапний алгоритм, у якому на першому етапі застосовується гібридний багатокритеріальний еволюційний алгоритм, а на другому етапі визначаються значення вагових коефіцієнтів за допомогою методу зворотного поширення помилки і методу найшвидшого спуску. Визначення оптимальної кількості прихованих шарів виконується за допомогою адаптивного алгоритму об'єднання і нарощування.
It is considered a problem of neuron network modification whose topology has been chosen previously as a result of optimization problem solution for given task. The proposed modification algorithm is based on two-stages procedure which consists of genetic algorithm and local algorithm of optimization. The problem of modification is represented as two tasks: the search of optimal neuron network structure and weight coefficients adjustment. For the solution of these two problems it is used two-stages algorithm, in which at the first stage it is applied hybrid multicriteria evolutionary algorithm and at the second stage it is determined values of weight coefficients with help of back propagation error method and method of steepest descent. The determination of optimal values of hidden layers quantity is executed with help of adaptive algorithm of merging and growing. Рассмотрена задача модификации нейронной сети, топология которой была выбрана ранее в результате решения оптимизационной проблемы. Предложенный алгоритм решения основан на двухэтапной процедуре, которая состоит из генетического и локального алгоритма оптимизации. Проблема модификации предоставлена в виде двух задач: поиск оптимальной структуры нейронной сети и настройки весовых коэффициентов. Для решения этих двух задач использован двухэтапный алгоритм, в котором на первом этапе применяется гибридный многокритериальный эволюционный алгоритм, а на втором этапе определяются значения весовых коэффициентов с помощью метода обратного распространения ошибки и метода наискорейшего спуска. Определение оптимального количества скрытых слоев выполняется с помощью адаптивного алгоритма объединения и наращивания. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2018-07-23
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12936
10.18372/1990-5548.56.12936 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 2, № 56 (2018); 59-63
Электроника и системы управления; Том 2, № 56 (2018); 59-63 Електроніка та системи управління; Том 2, № 56 (2018); 59-63 |
|
| Language |
en
|
|