В данной статье рассматривается проблема оптимизации процесса обучения искусственных нейронных сетей с использованием генетических алгоритмов. Искусственные нейронные сети представляют собой одну из важнейших технологий в современном мире, однако их обучение требует значительных ресурсов. Для решения проблем, с которыми сталкиваются методы градиентного спуска, применяются генетические алгоритмы. В статье представлены две модификации генетических алгоритмов, направленные на улучшение сходимости моделей искусственной нейронной сети с помощью изменения функции приспособленности. Проведён сравнительный анализ эффективности алгоритмов в контексте обучения искусственной нейронной сети, который позволил оценить эффективность модификаций функции приспособленности и их влияние на процесс обучения искусственных нейронных сетей.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.