Розгляд практики використання еволюційних алгоритмів для синтезу та навчання нейромереж

Анотація

Об’єктом дослідження є практика використання еволюційних алгоритмів для синтезу та навчання нейронних мереж. Робота направлена на пошук результатів використання генетичних алгоритмів як конкурентних методів для звичних підходів у навчанні та створенні нейронних мереж та оцінки таких рішень задля подальшого розвитку даної теми.

Суть отриманих результатів полягає в успішному застосуванні генетичних алгоритмів (ГА) у поєднанні з нейронними мережами для оптимізації параметрів, архітектури та вагових коефіцієнтів мереж. ГА дозволили покращити продуктивність та точність нейромереж, особливо у випадках, коли алгоритми зворотного поширення похибки мали труднощі зі знаходженням оптимальних розв'язків.

Ці результати можуть бути пояснені тим, що генетичні алгоритми є ефективним методом для глобального пошуку оптимальних розв'язків у просторі параметрів. Вони дозволяють уникнути локальних мінімумів та знаходити більш надійні та стабільні розв'язки. Отримані результати можуть бути використані на практиці для покращення продуктивності та якості нейромереж у різних завданнях класифікації та прогнозування. Використання генетичних алгоритмів дозволяє підібрати оптимальні параметри вагових коефіцієнтів, зв’язків між вузлами мережі та виокремити важливіші ознаки із набору даних, але при цьому вони мають обмеження у вигляді додаткових затрат часу на перевірку всієї популяції на відповідні критерії добору.

Варто враховувати, що використання ГА не є універсальним методом для всіх задач, тому параметри алгоритмів слід налаштовувати індивідуально під кожну конкретну задачу. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на вдосконалення методів комбінації генетичних алгоритмів та нейромереж, а також їхнього застосування у нових областях та задачах.