Genetik algoritmlarni sun'iy neyron tarmoqlarning og'irlik koeffitsientlarini sozlashning eng maqbul usuli deb hisoblash mumkin

Translated from Russian to Uzbek - www.onlinedoctranslator.com



Genetik algoritmlarni sun'iy neyron tarmoqlarning og'irlik koeffitsientlarini sozlashning eng maqbul usuli deb hisoblash mumkin. Buning sababi shundaki, dastlabki bosqichda matritsaning og'irliklarini belgilash nuqtai nazaridan harakat yo'nalishi haqida mutlaqo ma'lumot yo'q [4; 5]. Noaniqlik sharoitida evolyutsion usullar, jumladan, genetik algoritmlar talab qilinadigan natijalarga erishishning eng yuqori imkoniyatlariga ega. Klassik genetik algoritm ikkilik sanoq sistemasi bilan ishlaydi, garchi yaqinda ko'pincha genetik algoritm operatorlari haqiqiy sonlar to'plamida operatsiyalarni bajaradigan ishlar mavjud. Bu tasvirlangan algoritmlardan foydalanish imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirish imkonini beradi [1].
Qo'yilgan muammoning matematik modelini ko'rib chiqing. 256 o'lchamli X vektori berilgan, bu taniqli taniqli belgining kodlangan tasviri. Shuningdek, 10 o'lchamli Y vektor mavjud bo'lib, u kerakli tanib olish natijasini aks ettiradi, bu belgi mos yozuvlar namunasiga tegishli ekanligini ko'rsatadi. Elementlari [0 oraliqda haqiqiy sonlar bo'lgan W og'irlik matrisasini topish kerak; 1] tenglikni qondirish uchun:
X*W=Y(bir)
Genetik algoritm yordamida V vazn matritsasini sozlash kerak. Yechilayotgan masala doirasida ko'rib chiqilayotgan matritsa quyidagi o'lchamlarga ega: qatorlar soni 10 ga teng, bu arab raqamlarini tavsiflovchi barcha belgilar; ustunlar soni har bir belgi, 256 ustun uchun ajratilgan tanish hajmi bilan belgilanadi.
Aniqlik va tushunish qulayligi nuqtai nazaridan, vazn matritsasining har bir ustuni xromosoma sifatida ko'rib chiqilishi kerak, bu 256 xromosomaning mavjudligiga olib keladi, ular birgalikda har bir shaxsni aks ettiradi. Biroq, amaliy amalga oshirishda, kamroq ingl. Buning sababi, bir nechta xromosomalar mavjudligida krossover va mutatsiya operatsiyalarini amalga oshirish juda qiyin. Ishlab chiqilgan genetik algoritmdagi har bir shaxs faqat bitta xromosoma sifatida ko'rsatilishi mumkin, bu esa kompyuterda dasturiy ta'minotni amalga oshirishni sezilarli darajada osonlashtiradi. Bunga quyidagi yo'l bilan erishish mumkin. Xromosoma vazn matritsasining birinchi ustunidan boshlanadi va har bir keyingi ustun allaqachon mavjud "yagona" xromosomaning oxiriga qo'shiladi. Bu usul 1-rasmda tasvirlangan.