Розглянуто процес коригування вагових коефіцієнтів та коефіцієнтів зсуву штучних нейронних мереж прямого розповсюдження під час їх навчання. Запропоновано новий алгоритм для налаштування параметрів штучних нейронних мереж для подолання недоліків існуючих оптимізаційних алгоритмів та покращення процесу навчання нейронних мереж. Запропонований алгоритм поєднує переваги генетичного алгоритму та градієнтного алгоритму оптимізації з метою підвищення швидкості навчання штучних нейронних мереж та покращення точності передбачення мережі. Результати тренування штучних нейронних мереж для задачі класифікації порівнюються з різними градієнтними алгоритмами оптимізації.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"