Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения
Запропоновано еволюційний алгоритм визначення архітектури нейронних мереж прямого розповсюдження та їх навчання, заснований на коеволюційних моделях кооперації і конкуренції з використанням алгоритмів кластеризації для розбиття основної задачі синтезу нейронної мережі на підзавдання, які вирішуються...
Gespeichert in:
| Datum: | 2016 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Schriftenreihe: | Проблемы управления и информатики |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208257 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 63-74. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-208257 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| fulltext |
|
| spelling |
irk-123456789-2082572025-10-24T00:00:57Z Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения Нейронні мережі прямого розповсюдження, що коеволюціонують Coevolving feedforward neural networks Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. Методы обработки информации Запропоновано еволюційний алгоритм визначення архітектури нейронних мереж прямого розповсюдження та їх навчання, заснований на коеволюційних моделях кооперації і конкуренції з використанням алгоритмів кластеризації для розбиття основної задачі синтезу нейронної мережі на підзавдання, які вирішуються в окремих субпопуляціях. Запропонований алгоритм реалізує середовище, що сприяє співробітництву та конкуренції популяцій, в яких кожна особина являє собою нейронну мережу прямого розповсюдження, а вся сукупність популяцій несе відповідальність за остаточне вирішення поставленого завдан ня. Результати імітаційного моделювання підтверджують ефективність запропонованого методу синтезу нейронних мереж прямого розповсюдження. An evolutionary algorithm of determining the architecture of feedforward neural networks and performing their training is proposed, based on the co-evolutionary models of cooperation and competition with using of clustering algorithms for partitioning the main problem of neural network synthesis into sub-tasks to be undertaken in certain sub-populations. The proposed algorithm implements an environment that is conducive to cooperation and competition of populations in which every individual is a feedforward neural network, and the totality of the populations is responsible for the final solution of the problem. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed method of feedforward neural networks synthesis. 2016 Article Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 63-74. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208257 519.71 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i9.30 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Методы обработки информации Методы обработки информации |
| spellingShingle |
Методы обработки информации Методы обработки информации Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения Проблемы управления и информатики |
| description |
Запропоновано еволюційний алгоритм визначення архітектури нейронних мереж прямого розповсюдження та їх навчання, заснований на коеволюційних моделях кооперації і конкуренції з використанням алгоритмів кластеризації для розбиття основної задачі синтезу нейронної мережі на підзавдання, які вирішуються в окремих субпопуляціях. Запропонований алгоритм реалізує середовище, що сприяє співробітництву та конкуренції популяцій, в яких кожна особина являє собою нейронну мережу прямого розповсюдження, а вся сукупність популяцій несе відповідальність за остаточне вирішення поставленого завдан ня. Результати імітаційного моделювання підтверджують ефективність запропонованого методу синтезу нейронних мереж прямого розповсюдження. |
| format |
Article |
| author |
Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| author_facet |
Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| author_sort |
Руденко, О.Г. |
| title |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_short |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_full |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_fullStr |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_full_unstemmed |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_sort |
коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2016 |
| topic_facet |
Методы обработки информации |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208257 |
| citation_txt |
Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 63-74. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
| series |
Проблемы управления и информатики |
| work_keys_str_mv |
AT rudenkoog koévolûcioniruûŝienejronnyesetiprâmogorasprostraneniâ AT bessonovaa koévolûcioniruûŝienejronnyesetiprâmogorasprostraneniâ AT rudenkoog nejronnímerežíprâmogorozpovsûdžennâŝokoevolûcíonuûtʹ AT bessonovaa nejronnímerežíprâmogorozpovsûdžennâŝokoevolûcíonuûtʹ AT rudenkoog coevolvingfeedforwardneuralnetworks AT bessonovaa coevolvingfeedforwardneuralnetworks |
| first_indexed |
2025-10-24T01:15:51Z |
| last_indexed |
2025-10-25T01:01:51Z |
| _version_ |
1846913648406036480 |