NEYRON TO’RLARI TOPOLOGIYASINI TANLASHDA GENETIK ALGORITMLAR

Abstract

Neyron tarmoqlari (NT) sun'iy intellekt va mashinani o'rganish sohalarida keng qo'llaniladigan kuchli modellardir. Ularning samarali ishlashi uchun to'g'ri topologiya, ya'ni qatlamlar soni, neyronlar soni, va ulanishlar strukturasini tanlash zarur. Biroq, optimal topologiyani qo'lda aniqlash juda murakkab va vaqt talab etadi. Shu sababli, neyron tarmoqlarining optimal topologiyasini topishda genetik algoritmlar (GA) kabi evolyutsion metodlar keng qo'llaniladi.

Neural networks (NNs) are powerful models widely used in the fields of artificial intelligence and machine learning. For their effective operation, it is necessary to choose the right topology, that is, the number of layers, the number of neurons, and the structure of connections. However, manual determination of the optimal topology is complex and time-consuming. Therefore, evolutionary methods such as genetic algorithms (GA) are widely used to find the optimal topology of neural networks.

Нейронные сети (НС) — это мощные модели, широко используемые в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Для их эффективной работы необходимо правильно выбрать топологию, то есть количество слоев, количество нейронов и структуру связей. Однако определение оптимальной топологии вручную является сложным и трудоемким процессом. Поэтому для поиска оптимальной топологии нейронных сетей широко используются эволюционные методы, такие как генетические алгоритмы (ГА).