УДК 004.85
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МНОГОПОТОЧНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Д. А. Перепелкин, д.т.н., профессор кафедры САПР ВС РГРТУ, декан ФВТ РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0003-4775-5745, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. Н. Сапрыкин, к.т.н., доцент кафедры САПР ВС РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0002-3882-1301, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. А. Тихонов, бакалавр РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0009-0006-7128-8795, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается задача оптимизации процесса обучения в нейронных сетях (НС). Целью работы являются разработка и оценка эффективности высокопроизводительного алгоритма поиска оптимального набора весов для нейронной сети, направленной на решение конкретного типа задач. В связи с большой вычислительной сложностью задачи обучения нейронных сетей предложена многопоточная реализация генетического алгоритма, ориентированная на эффективное использование вычислительных ресурсов многопроцессорных систем. Проведено сравнительное тестирование с алгоритмом обратного распространения ошибки на нейронных сетях различного масштаба и направленности. Показано, что предложенная многопоточная модификация генетического алгоритма обеспечивает существенное сокращение времени обучения и высокую стабильность процесса оптимизации.
Ключевые слова: нейронные сети, генетический алгоритм, эволюционные вычисления, многопоточность.