Научная статья "Преимущества генетических алгоритмов перед методом градиентного спуска в области машинного обучения"
Выберите тип работы
Заказать работу

300 рублей на первый заказ
вам Нужна Научная статья ?

Интересует государственное управление курсовая?

  • Оставьте заявку на Дипломную работу

  • Получите бесплатную консультацию по написанию

  • Сделайте заказ и скачайте результат на сайте

Преимущества генетических алгоритмов перед методом градиентного спуска в области машинного обучения

Научная статья

Хотите заказать работу на тему "Преимущества генетических алгоритмов перед методом градиентного спуска в области машинного обучения"?

8 страниц

8 источников

Опубликовано: studservis

1925 ₽

3850 ₽

Скачать превью Скачать в 1 клик

Фрагмент для ознакомления 1

-

Фрагмент для ознакомления 2

В настоящее время область машинного обучения является одной из наиболее активно развивающихся в информатике. Машинное обучение представляет собой набор методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и выполнять задачи без явного программирования. Одним из ключевых моментов в машинном обучении является выбор подходящего алгоритма для конкретной задачи.
Один из самых широко используемых алгоритмов оптимизации в машинном обучении - метод градиентного спуска. Этот метод используется для нахождения минимума (или максимума) функции путем последовательного движения в направлении, противоположном градиенту функции. Градиентный спуск часто применяется в задачах обучения нейронных сетей и других моделей машинного обучения.
Вместе с методом градиентного спуска в машинном обучении широко используются генетические алгоритмы. Эти алгоритмы вдохновлены процессами естественного отбора и генетической мутации в биологической эволюции. Генетические алгоритмы решают задачи оптимизации путем эмуляции естественного отбора в популяции индивидов, которые представляют собой потенциальные решения задачи.
Важно подчеркнуть, что выбор между методом градиентного спуска и генетическими алгоритмами зависит от характеристик конкретной задачи машинного обучения. Не существует универсального алгоритма, который подходил бы для всех случаев. Правильный выбор алгоритма может существенно повлиять на производительность и качество решения задачи. Поэтому важно тщательно анализировать задачу и осуществлять выбор алгоритма на основе ее уникальных требований и характеристик.

Фрагмент для ознакомления 3

Список использованной литературы
1. Голдберг, Д. (2007). Генетические алгоритмы. Издательский дом "Вильямс".
2. Широков, В. М. (2006). Эволюционные вычисления: генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционные стратегии. БХВ-Петербург.
3. Мухина, Л. В. (2002). Генетические алгоритмы: Учебное пособие. Московский авиационный институт.
4. Линцен, Д. (2001). Генетические алгоритмы: теория и практика. Питер.
5. Жигалкин, Д. В. (2009). Генетические алгоритмы. Бином. Лаборатория знаний.
6. Ковалев, А. А. (2009). Генетические алгоритмы и искусственные нейронные сети. Горячая линия - Телеком.
7. Яковлев, И. (2005). Генетические алгоритмы и искусственные нейронные сети. Издательский центр "Академия".
8. Калашников, С. (2007). Генетические алгоритмы в инженерных задачах. Физматлит.

Узнать стоимость работы

Заказать другую работу
калькулятор цены
Стоимость без скидки:
(скидка до 700 рублей)
* — точная стоимость будет определена после уточнения сроков сдачи работы, количества страниц и уровня исполнения.