ЗАСТОСУВАННЯ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЕФЕКТИВНОЇ КОНФІГУРАЦІЇ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Розглянуто застосування генетичного алгоритму для визначення ефективної конфігурації штучних нейронних мереж, визначено складові штучних нейронних мереж (вузли – нейрони та їх взаємозв'язки). Приведені можливі параметри конфігурації нейронних мереж (кількість входів, кількість виходів, базова архітектура, кількість шарів та нейронів у них). Покроково описаний генетичний алгоритм. Подано алгоритм застосування генетичного алгоритму для визначення конфігурації штучних нейронних мереж та обґрунтована його ефективність. Наведені практичні аспекти застосування розглянутого підходу при використанні вхідних даних з різних джерел.

Ключові слова: штучні нейронні мережі, нейрон, генетичний алгоритм.

Перерва А. С., кандидат технических наук, доцент, Ковалюк Т. В.  Применение генетического алгоритма для определения эффективной конфигурации искусственных нейронных сетей/ Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского", Украина, Киев

Рассмотрено применение генетического алгоритма для определения эффективной конфигурации искусственных нейронных сетей, определены составляющие искусственных нейронных сетей (узлы - нейроны и их взаимосвязи). Приведены возможные параметры конфигурации нейронных сетей (количество входов, количество выходов, базовая архитектура, количество слоев и нейронов в них). Пошагово описан генетический алгоритм. Представлен алгоритм применения генетического алгоритма для определения конфигурации искусственных нейронных сетей и обоснована его эффективность. Приведены практические аспекты применения рассматриваемого подхода при использовании входных данных из разлиных источников.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, нейрон, генетический алгоритм.

Pererva A. S., Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Kovaliuk T. V.  Application of genetic algorithm for determining effective configuration of artificial neural networks/ National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kiev Polytechnic Institute", Ukraine, Kyiv

Described the application of genetic algorithm for determination of effective configuration of artificial neural networks, components of artificial neural networks (nodes - neurons and their interconnections) are determined. Possible options for configuring neural networks (number of inputs, number of outputs, base architecture, number of layers and neurons in them) are given. Step by step description of the genetic algorithm. The algorithm of application of the genetic algorithm for the determination of the configuration of artificial neural networks is presented and its efficiency is substantiated. The practical aspects of using this approach when using input from different sources are given.

Key words: artificial neural networks, neuron, genetic algorithm.