THE AGENT-ORIENTED APPROACH TO THE SELECTION OF THE TOPOLOGY OF NEURAL NETWORKS IN SOLVING APPLIED PROBLEMS

АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО ВИБОРУ ТОПОЛОГІЇ НЕЙРОСІТОК ПРИ РОЗВ’ЯЗАННІ ПРИКЛАДНИХ ЗАДАЧ

L. Yampolskyi
National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute"

Abstract

The universal approach of the NeuroNets’ topology choice based on the created relative classifier and satisfied of the applied problem (or task) service’s criteria. The agent-oriented approach to choice the neuro-net’s topology is proposed. The logic scheme of the Artificial NeuroNet’s step-by-step synthesis is based and allows to automatizate the choice of the best NeuroNet for applied problem

На основі розробленого реляційного класифікатора запропонований універсальний підхід до вибору топології нейросіток, задовольняючих критерії обслуговуваності прикладної проблеми/задачі. Обґрунтована логічна схема поетапного синтезу штучних нейросіток, яка дозволяє автоматизувати процедуру пошуку нейросітки, що забезпечує обслуговування вимог прикладної задачі

Keywords

perceptron, neurotechnology, artificial neural net, back-propagation algorithm error, learning neural nets, multi-agent system, topology of neural nets, rating assessment, neurocomputer, genetic algorithm, set of critical classifications, logical model of gradual synthesis, specific unique sequence
персептрон, нейротехнологія, штучна нейросітка, алгоритм зворотного поширення похибки, навчання нейросітки, мультиагентна система, топологія нейросітки, рейтингове оцінювання, нейрокомп'ютер, генетичний алгоритм, набір вирішних класифікаційних ознак, логічна модель поетапного синтезу, конкретна унікальна послідовність дій

Download the full article