Вирішено задачу автоматизації синтезу штучних нейронних мереж для подальшого використання при діагностуванні, прогнозуванні та розпізнаванні образів. Об'єкт дослідження - процес синтезу штучних нейронних мереж за допомогою генетичного алгоритму. Предмет дослідження - послідовий та паралельний методи синтезу штучних нейронних мереж. Мета роботи - зменшити час синтезу та підвищити точність отриманої нейронної мережі. Метод. Запропоновано метод синтезу штучних нейронних мереж на основі модифікованого генетичного алгоритму, який може бути реалізовано послідовно та паралельно використвуючі MIMD- та SIMD-системи. Введення великої ймовірності мутації дозволяє збільшити різноманітність всередині популяції та перешкодити завчасній збіжності методу. Вибір нової кращої особини, на відміну від повного перезапуску методу, значно економить ресурси системи та гарантує вихід із області локальних екстремумів. Використання нових критеріїв для адаптивного вибору мутації, по-перше, не обмежує кількість прихованих нейронів, а, по-друге, перешкоджає безмірному збільшенню мережі. Використання рівномірного схрещування істотно підвищує ефективність, а також без проблем дозволяє емулювати інші оператори схрещування. Більш того, саме використання рівномірного схрещування підвищує гнучкість генетичного алгоритму. Паралельний підхід значно скорочує кількість ітерацій та істотно прискорює виконання синтезу штучних нейронних мереж. Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод синтезу штучних нейронних мереж і дозволяє виконувати синтез мереж послідовно та паралельно на ядрах центрального процесору або графічного процесору. Висновки: проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу синтезу штучних нейронних мереж і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при обробці масивів даних для подальшого діагностування, прогнозування або розпізнавання образів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у введені можливості використання генетичної інформації декількох батьків для формування нової особини та модифікуванні методів синтезу для мереж рекурентних архітектур для обробки великих даних.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Шкарупило Вадим Вікторович (1988–) (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"