Neural network synthesis based on evolutionary optimization
The evolutionary approach for neural network structural synthesis is considered in this paper. The new method of multimodal evolutionary search with a chromosome clustering is offered. The developed method is based on the idea of simultaneous search of several optimums, thus chromosomes are grouped...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86133 |
| 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: | Neural network synthesis based on evolutionary optimization / A.A. Oliinyk, S.A. Subbotin // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 1. — С. 77-86. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862589062927351808 |
|---|---|
| author | Oliinyk, A.A. Subbotin, S.A. |
| author_facet | Oliinyk, A.A. Subbotin, S.A. |
| citation_txt | Neural network synthesis based on evolutionary optimization / A.A. Oliinyk, S.A. Subbotin // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 1. — С. 77-86. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Системні дослідження та інформаційні технології |
| description | The evolutionary approach for neural network structural synthesis is considered in this paper. The new method of multimodal evolutionary search with a chromosome clustering is offered. The developed method is based on the idea of simultaneous search of several optimums, thus chromosomes are grouped in clusters on their arrangement in a search space. So stable subpopulations in different clusters are formed, diversity of search is provided, and convergence to different local minima is reached that allows to find closer to optimal architectures of neural networks. Software implementing proposed method is developed. The experiments with proposed method in practical problem solving were conducted.
У статті розглянуто еволюційний підхід для структурного синтезу нейронних мереж. Запропоновано новий метод мультимодального еволюційного пошуку з кластеризацією хромосом. Розроблений метод заснований на ідеї одночасного пошуку декількох оптимумів, при якому хромосоми групуються у кластери за їхнім розташуванням у просторі пошуку. Таким чином формуються стабільні субпопуляції в різних кластерах, забезпечується різноманітність пошуку і досягається збіжність до різних локальних мінімумів , що дозволяє знайти архітектуру нейронної мережі, близьку до оптимальної. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, а також проведено експерименти з його дослідження при вирішенні практичних завдань.
В статье рассмотрен эволюционный подход для структурного синтеза нейронных сетей. Предложен новый метод мультимодального эволюционного поиска с кластеризацией хромосом. Разработанный метод основан на идее одновременного поиска нескольких оптимумов, при котором хромосомы группируются в кластеры по их расположению в пространстве поиска. Таким образом формируются стабильные субпопуляции в различных кластерах, обеспечивается разнообразие поиска и достигается сходимость к различным локальным минимумам, что позволяет найти архитектуру нейронной сети, близкую к оптимальной. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, а также проведены эксперименты по его исследованию при решении практических задач.
|
| first_indexed | 2025-11-27T02:12:24Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86133 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1681–6048 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-27T02:12:24Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Oliinyk, A.A. Subbotin, S.A. 2015-09-08T11:07:33Z 2015-09-08T11:07:33Z 2015 Neural network synthesis based on evolutionary optimization / A.A. Oliinyk, S.A. Subbotin // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 1. — С. 77-86. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86133 004.93 The evolutionary approach for neural network structural synthesis is considered in this paper. The new method of multimodal evolutionary search with a chromosome clustering is offered. The developed method is based on the idea of simultaneous search of several optimums, thus chromosomes are grouped in clusters on their arrangement in a search space. So stable subpopulations in different clusters are formed, diversity of search is provided, and convergence to different local minima is reached that allows to find closer to optimal architectures of neural networks. Software implementing proposed method is developed. The experiments with proposed method in practical problem solving were conducted. У статті розглянуто еволюційний підхід для структурного синтезу нейронних мереж. Запропоновано новий метод мультимодального еволюційного пошуку з кластеризацією хромосом. Розроблений метод заснований на ідеї одночасного пошуку декількох оптимумів, при якому хромосоми групуються у кластери за їхнім розташуванням у просторі пошуку. Таким чином формуються стабільні субпопуляції в різних кластерах, забезпечується різноманітність пошуку і досягається збіжність до різних локальних мінімумів , що дозволяє знайти архітектуру нейронної мережі, близьку до оптимальної. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, а також проведено експерименти з його дослідження при вирішенні практичних завдань. В статье рассмотрен эволюционный подход для структурного синтеза нейронных сетей. Предложен новый метод мультимодального эволюционного поиска с кластеризацией хромосом. Разработанный метод основан на идее одновременного поиска нескольких оптимумов, при котором хромосомы группируются в кластеры по их расположению в пространстве поиска. Таким образом формируются стабильные субпопуляции в различных кластерах, обеспечивается разнообразие поиска и достигается сходимость к различным локальным минимумам, что позволяет найти архитектуру нейронной сети, близкую к оптимальной. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, а также проведены эксперименты по его исследованию при решении практических задач. en Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Проблемно і функціонально орієнтовані комп’ютерні системи та мережі Neural network synthesis based on evolutionary optimization Синтез нейронних мереж на основі еволюційної оптимізації Синтез нейронных сетей на основе эволюционной оптимизации Article published earlier |
| spellingShingle | Neural network synthesis based on evolutionary optimization Oliinyk, A.A. Subbotin, S.A. Проблемно і функціонально орієнтовані комп’ютерні системи та мережі |
| title | Neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| title_alt | Синтез нейронних мереж на основі еволюційної оптимізації Синтез нейронных сетей на основе эволюционной оптимизации |
| title_full | Neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| title_fullStr | Neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| title_full_unstemmed | Neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| title_short | Neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| title_sort | neural network synthesis based on evolutionary optimization |
| topic | Проблемно і функціонально орієнтовані комп’ютерні системи та мережі |
| topic_facet | Проблемно і функціонально орієнтовані комп’ютерні системи та мережі |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86133 |
| work_keys_str_mv | AT oliinykaa neuralnetworksynthesisbasedonevolutionaryoptimization AT subbotinsa neuralnetworksynthesisbasedonevolutionaryoptimization AT oliinykaa sintezneironnihmerežnaosnovíevolûcíinoíoptimízacíí AT subbotinsa sintezneironnihmerežnaosnovíevolûcíinoíoptimízacíí AT oliinykaa sintezneironnyhseteinaosnoveévolûcionnoioptimizacii AT subbotinsa sintezneironnyhseteinaosnoveévolûcionnoioptimizacii |