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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208257 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 63-74. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862535798778232832 |
|---|---|
| author | Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| author_facet | Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-11-24T10:41:14Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208257 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-24T10:41:14Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. 2025-10-23T17:27:56Z 2016 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 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. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки информации Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения Нейронні мережі прямого розповсюдження, що коеволюціонують Coevolving feedforward neural networks Article published earlier |
| spellingShingle | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. Методы обработки информации |
| title | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_alt | Нейронні мережі прямого розповсюдження, що коеволюціонують Coevolving feedforward neural networks |
| title_full | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_fullStr | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_full_unstemmed | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_short | Коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| title_sort | коэволюционирующие нейронные сети прямого распространения |
| topic | Методы обработки информации |
| topic_facet | Методы обработки информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208257 |
| work_keys_str_mv | AT rudenkoog koévolûcioniruûŝieneironnyesetiprâmogorasprostraneniâ AT bessonovaa koévolûcioniruûŝieneironnyesetiprâmogorasprostraneniâ AT rudenkoog neironnímerežíprâmogorozpovsûdžennâŝokoevolûcíonuûtʹ AT bessonovaa neironnímerežíprâmogorozpovsûdžennâŝokoevolûcíonuûtʹ AT rudenkoog coevolvingfeedforwardneuralnetworks AT bessonovaa coevolvingfeedforwardneuralnetworks |