Postupci učenja neuronskih mreža zasnovani na genetskim algoritmima : magistarski rad - Crnčić-Samsa, Anamarija (A. Crnčić-Samsa ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2001)
Učenje neuronskih mreža spada u probleme optimizacije. Višeslojne unaprijedne statičke neuronske mreže uspješno se uče algoritmom povratnog rasprostiranja pogreške. Genetski algoritmi također se koriste u problemima optimiranja. U ovom radu je razvijen genetski algoritam za učenje općenite neuronske mreže. Njegova uspješnost procjenjuje se sporedbom sa učenjem povratnim rasprostiranjem pogreške. Također se prikazuje hibridna metoda – kombinacija obiju metoda učenja, te procjenjuje njezina kvaliteta. Prikazuje se i genetski algoritam za učenje neuronske mreže na debalansiranim skupovima podataka za učenje. U tu svrhu implementirani su povratno rasprostiranje pogreške, genetski i hibridni algoritam. Genetski algoritam testiran je za nekoliko stupnjeva slobode: zapis kromosoma, veličinu populacije, vjerojatnost mutacije i način primjene mutacije. Algoritmi se testiraju na neuronskoj mreži za razvrstavanje uzoraka u dvije klase. Rezultati ispitivanja ukazuju da se genetski algoritam može uspješno koristiti kao metoda za učenje neuronskih mreža. Genetski algoritam sa zapisom kromosoma binarnim nizom dao je osjetno bolje rezultate nego povratno rasprostiranje pogreške, a genetski algoritam sa zapisom brojevima pomičnom točkom nešto lošije. Kombinacija metoda nije pokazala nikakav boljitak u odnosu na genetski algoritam primjenjen zasebno. U roblemima sa debalansiranim skupovima podataka, genetski algoritam je jednostavniji za implementaciju nego odgovarajući algoritam povratnog rasprostiranja pogreške. I za takve probleme genetski algoritam daje dobre rezultate. Ključne riječi: neuronska mreža, strojno učenje, povratno rasprostiranje pogreške, klasifikacijski problem, optimizacijski problem, funkcija dobrote, genetski algoritam, zapis kromosoma brojem s pomičnom točkom, zapis kromosoma binarnim nizom, hibridno učenje, debelansirani podaci