Iskusstwennye nejronnye seti - äto slozhnye seti, imitiruüschie sposob obrabotki dannyh racional'nymi nejronami cheloweka. Oni shiroko ispol'zuütsq w prognozirowanii, klasterizacii, klassifikacii i associacii. Algoritmy obucheniq, opredelqüschie wesa seti, qwlqütsq pochti samym wazhnym faktorom, wliqüschim na proizwoditel'nost' nejronnoj seti. V poslednee wremq neskol'ko metaäwristicheskih i äwolücionnyh algoritmow ispol'zuütsq dlq optimizacii wesow nejronnyh setej dlq dostizheniq bolee wysokoj proizwoditel'nosti nejronnyh setej.Dlq resheniq slozhnyh wychislitel'nyh zadach bylo razrabotano mnozhestwo metaäwristicheskih algoritmow optimizacii. Metaäwristika - äto procedura bolee wysokogo urownq, prednaznachennaq dlq obnaruzheniq, sozdaniq ili wybora äwristiki, kotoraq mozhet obespechit' dostatochno horoshee reshenie problemy optimizacii, osobenno pri nepolnoj ili nesowershennoj informacii ili ogranichennoj wychislitel'noj moschnosti. Metaäwristika mozhet delat' ogranichennye predpolozheniq o reshaemoj probleme optimizacii, poätomu ona mozhet byt' ispol'zowana dlq resheniq razlichnyh problem. Mnogie metaäwristiki realizuüt nekotoruü formu stohasticheskoj optimizacii, tak chto najdennoe reshenie zawisit ot nabora generiruemyh sluchajnyh peremennyh.
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