Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму

Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму

The advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using genetic algorithm are studied. Investigation was conducted on the basis of the developed software, which allows to detect indications of diseases by analyzing photographs of human organs` tissues. The Java programming lan...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2022
Main Authors: Ковальчук, М.Л., Уштан, П.І., Ушенко, Ю.О., Солтис, І.В.
Format: Article
Language:English
Published: Vinnytsia National Technical University 2022
Subjects:
генетичний алгоритм
нейронна мережа
навчання нейронної мережі
Online Access:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/610
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Optoelectronic Information-Power Technologies

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-610
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-6102022-12-27T22:03:16Z Advantages and Disadvantages of Learning a Multilayer Neural Network Using a Genetic Algorithm Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму Ковальчук, М.Л. Уштан, П.І. Ушенко, Ю.О. Солтис, І.В. genetic algorithm neural network neural network training генетичний алгоритм нейронна мережа навчання нейронної мережі The advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using genetic algorithm are studied. Investigation was conducted on the basis of the developed software, which allows to detect indications of diseases by analyzing photographs of human organs` tissues. The Java programming language was used to implement the project. The software product consists of modules that implement: multilayer neural network, genetic algorithm and mechanism for reading and processing images from the file system. The genetic algorithm is used to calculate the initial values of synaptic weights, which are specified by the error propagation algorithm. Здійснено дослідження переваг та недоліків навчання багатошарової нейронної мережі з використанням генетичного алгоритму. Дослідження проведено на основі створеного програмного продукту, який дозволяє виявляти ознаки хвороб, аналізуючи фотознімки тканин органів людини. Для реалізації проекту використано мову програмування Java. Програмний продукт складається із модулів, які реалізують: багатошарову нейронну мережу, генетичний алгоритм та механізм зчитування й обробки зображень із файлової системи. Генетичний алгоритм використовується для обчислення початкових значень синаптичних ваг, які уточнюються алгоритмом зворотного поширення похибки. Vinnytsia National Technical University 2022-12-28 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/610 10.31649/1681-7893-2022-43-1-19-23 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 43 No. 1 (2022); 19-23 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 43 № 1 (2022); 19-23 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 43 № 1 (2022); 19-23 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2022-43-1 en https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/610/578
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2022-12-27T22:03:16Z
collection OJS
language English
topic генетичний алгоритм
нейронна мережа
навчання нейронної мережі
spellingShingle генетичний алгоритм
нейронна мережа
навчання нейронної мережі
Ковальчук, М.Л.
Уштан, П.І.
Ушенко, Ю.О.
Солтис, І.В.
Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
topic_facet genetic algorithm
neural network
neural network training
генетичний алгоритм
нейронна мережа
навчання нейронної мережі
format Article
author Ковальчук, М.Л.
Уштан, П.І.
Ушенко, Ю.О.
Солтис, І.В.
author_facet Ковальчук, М.Л.
Уштан, П.І.
Ушенко, Ю.О.
Солтис, І.В.
author_sort Ковальчук, М.Л.
title Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_short Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_full Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_fullStr Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_full_unstemmed Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_sort переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
title_alt Advantages and Disadvantages of Learning a Multilayer Neural Network Using a Genetic Algorithm
description The advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using genetic algorithm are studied. Investigation was conducted on the basis of the developed software, which allows to detect indications of diseases by analyzing photographs of human organs` tissues. The Java programming language was used to implement the project. The software product consists of modules that implement: multilayer neural network, genetic algorithm and mechanism for reading and processing images from the file system. The genetic algorithm is used to calculate the initial values of synaptic weights, which are specified by the error propagation algorithm.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2022
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/610
work_keys_str_mv AT kovalʹčukml advantagesanddisadvantagesoflearningamultilayerneuralnetworkusingageneticalgorithm
AT uštanpí advantagesanddisadvantagesoflearningamultilayerneuralnetworkusingageneticalgorithm
AT ušenkoûo advantagesanddisadvantagesoflearningamultilayerneuralnetworkusingageneticalgorithm
AT soltisív advantagesanddisadvantagesoflearningamultilayerneuralnetworkusingageneticalgorithm
AT kovalʹčukml perevagitanedolíkinavčannâbagatošarovoínejronnoímerežízadopomogoûgenetičnogoalgoritmu
AT uštanpí perevagitanedolíkinavčannâbagatošarovoínejronnoímerežízadopomogoûgenetičnogoalgoritmu
AT ušenkoûo perevagitanedolíkinavčannâbagatošarovoínejronnoímerežízadopomogoûgenetičnogoalgoritmu
AT soltisív perevagitanedolíkinavčannâbagatošarovoínejronnoímerežízadopomogoûgenetičnogoalgoritmu
first_indexed 2025-09-24T17:29:27Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:27Z
_version_ 1844167277217316864

Similar Items