Яворський, Олександр АндрійовичХарь, Дмитро Федорович2024-10-012024-10-012024Харь, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69428Квалiфiкацiйна 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.54 с.ukмашинне навчанняеволюцiйнi алгоритмигенетичне програмуванняметоди оптимiзацiїекспресивнi кодуванняBachelor Thesis