آموزش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه مبتنی بر الگوریتم خفاش اصلاح شده
Publish place: The Second International Conference and the Third National Conference on the Application of New Technologies in Engineering Sciences
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 805
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ITCC02_125
تاریخ نمایه سازی: 21 شهریور 1395
Abstract:
کارایی شبکه عصبی مصنوعی وابسته به وزن اتصالات بین نرون های آن است که از طریقالگوریتم های آموزش شبکه تعیین می شوند. در این مقاله، ما الگوریتم خفاش اصلاح شده(MBA) را جهت محاسبه مقدار بهینه وزن های شبکه عصبی مصنوعی پیشنهاد می دهیم. الگوریتمخفاش (BA) یک الگوریتم بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت است که به علت برقراری تعادلیمناسب بین نرخ همگرایی و قدرت اکتشاف، عملکرد نسبتاً خوبی در حل مسائل بهینه سازی از خودنشان داده است. MBA با تغییراتی در تولید جمعیت اولیه BA بدست می آید که باعث می شودقابلیت جستجوی سراسری در الگوریتم بصورت موثری افزایش یابد. جهت ارزیابی، عملکردالگوریتم BA, MBA و الگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد را در آموزش شبکه عصبیبا آزمایشاتی بر روی دو مجموعه داده محک شناخته شده خانه بوستون (Boston Housing) وفریدمن (Friedman) بررسی کرده ایم. نتایج نشان داده است که بطور کلی MBA در مقایسه باالگوریتم BA از کارایی بهتری برخوردار می باشد؛ همچنین، دو الگوریتم MBA و BA نسبت بهالگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد دارای قابلیت تعمیم بهتری در مجموعه داده خانهبوستون می باشند.
Keywords:
Authors
فاطمه همتی
دانشجوی کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان
امین راحتی
استادیار گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :