Доступ до документа закритий
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
Дублетний запис - https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69167
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.