Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

GTO
, осуществляемый программой 
BrainMaker
с 
толерантностью 0,025. 
Рис. 5.128. Веса, полученные в результате гибридного обучения сети 
программами 
BrainMaker, GTO
и повторно 
BrainMaker
. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
330 
Выходное значение у для u
1
= 1 и 
и
2
 
= 0 также приведено на рис. 5.127.
Пример 5.5 иллюстрирует следующее объединение традиционного 
(градиентного) алгоритма обучения, реализованного в программе 
BrainMaker;_2)_применение_программы_GTO'>BrainMaker, 
с генетическим алгоритмом программы 
GTO:
1) обучение нейронной сети программой 
BrainMaker;
2) применение программы 
GTO 
к сети, обученной в п.1;
3) продолжение обучения наилучшей сети, полученной в п.2, 
программой 
BrainMaker;
Следует отметить, что п.2 предполагает использование как 
генетического алгоритма программы 
GTO, 
так и соответствующей 
процедуры программы 
BrainMaker, 
вызываемой программой 
GTO.
Можно предложить и другой подход:
1) использование программы 
BrainMaker 
только для формирования 
сети со значениями весов, выбираемыми случайным образом;
2) применение программы 
GTO 
для поиска наилучших весов;
3) применение программы 
BrainMaker 
для завершения обучения.
Второй подход основан на обработке программой 
GTO 
сети со 
случайными значениями весов. При отключении опции обучения каж-
дой вновь формируемой сети программой 
BrainMaker 
программа 
GTO 
вызывает ее только для тестирования сети. В последующем 
наилучшая из созданных таким образом сетей «дообучается» про-
граммой 
BrainMaker 
(п. 3). Такая методика подобна применявшейся в 
примерах 5.2 и 5.3 - вначале выполняется генетический, а затем - 
традиционный алгоритм обучения. В программе 
GTO 
дополнительно 
возможно обучение каждой вновь сформированной сети (потомка) за 
определенное количество прогонов с последующим ее тестированием. 
Это пример подхода, состоящего в «дообучении» нейронных сетей 
традиционным (в частности, градиентным) методом каждый раз перед 
оцениванием 
приспособленности. 
Программа 
GTO
также 
предоставляет возможность выбрать один из нескольких критериев 
оценивания нейронных сетей (функцию их приспособленности). Ре-
шение о применении одного из двух рассмотренных гибридных под-
ходов к совместному применению программ