Порiвняння багатошарового перцептрону та (1+λ)-еволюцiйного алгоритму для задач класифiкацiї
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Квалiфiкацiйна робота мiстить: 54 стор., 7 рисункiв, 14 таблиць, 38 джерел.
У данiй роботi розглядаються методи для вирiшення задач класифiкацiї, а саме: MLP, який використовує оптимiзацiйнi алгоритми в основi яких градiєнтний спуск, MLP, який використовує оптимiзацiйний алгоритм на основi одноточкової мутацiї та (1 + λ)-EA with GP encoding. Цi методи порiвнювались на задачах бiнарної та мультикласової
класифiкацiї табличних даних та картинок.
У ходi дослiдження було встановлено, що всi три методи здатнi досягти однакових метрик у всiх задачах. Найшвидшу збiжнiсть до цих метрик продемонстрував MLP з використанням градiєнтного спуску. Тим не менш, (1 + λ)-EA with GP encoding видiлився завдяки здатностi легко адаптуватись до умов задачi. Цей метод дозволяє обирати кiлькiсть нащадкiв i регулювати експресивнiсть iндивiдiв, що надає можливiсть зосередити пошук рiшень у конкретних областях простору рiшень. Такий пiдхiд є особливо корисним, коли потрiбно зосередитися на важливих регiонах пошуку для вдосконалення рiшень.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, еволюцiйнi алгоритми, генетичне програмування, методи оптимiзацiї, експресивнi кодування
Бібліографічний опис
Харь, Д. Ф. Порiвняння багатошарового перцептрону та (1+λ)-еволюцiйного алгоритму для задач класифiкацiї : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Харь Дмитро Федорович. – Київ, 2024. – 54 с.