Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych
Abstract
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych, płaskich, sztucznych sieci neuronowych. Przy użyciu proponowanej metody wytrenowano trzy sieci neuronowe do klasyfikacji problemu parity-3, parity-4 oraz parity-5. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu metody wstecznej propagacji błędu ze wględu na liczbę iteracji potrzebną do wytrenowania danej sieci oraz ze względu na czas obliczeń. W pracy wykazano, że zastosowanie ewolucyjnej metody trenowania sztucznych sieci neuronowych może prowadzić do zmniejszenia czasu trenowania w odniesieniu do metody wstecznej propagacji błędu.
Authors (2)
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Conference activity
- Type:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Title of issue:
- KOWBAN'2007 : XIV Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Szklarska Poręba, 24-26 października 2007 strony 35 - 40
- Language:
- Polish
- Publication year:
- 2007
- Bibliographic description:
- Słowik A., Białko M.: Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych// KOWBAN'2007 : XIV Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Szklarska Poręba, 24-26 października 2007/ Wrocław: Wrocławskie Towarzystwo Naukowe, 2007, s.35-40
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 141 times