Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Мультіагентна адаптація гібридного генетичного алгоритму для навчання нейромереж

Шинкаренко В.І.1, Олійник Д.В.2
1 Dnipropetrovsk national university of railway transport named after academician V. Lazaryan
2 Дніпропетровський національний університет залізничного транспортаімені академіка В. Лазаряна

Повний текст (PDF)

УДК: 004.89:004.48
Мова публікації: Російська
Stuc. intelekt. 2008; 13; (4):463-470

Анотація: Запропонований агентно-орієнтований підхід адаптації формування структури та навчання нейромережі до навчальної вибірки. Для адаптації структур нейронних мереж використовується генетичний алгоритм з кодуванням хромосом в дійсних числах. Навчання нейромереж відбувається гібридним генетичним алгоритмом з градієнтним донавчанням лідера. Для підбору параметрів навчання використовуються інтелектуальні агенти, система знань яких побудована по принципу «начальник – підлеглий». Побудова знань відбувається методом кластеризації. Организація обчислювального процесу дозволяє виконувати розподіленні обчислення в гетерогенних локальних мережах.

Ключові слова:

Посилання:

Переглянути повний текст статті (PDF)