Модифицированный генетический алгоритм для обучения нейронной сети

Abstract

Сформулирована задача обучения нейронной сети, основной сложностью которой является тот факт, что весовые коэффициенты сети представляют собой числа с плавающей запятой. В отличие от эталонного варианта генетического алгоритма, который работает только с целыми числами, пришлось произвести его модификацию. Также возможно производить подбор не только коэффициентов, но и функций активации, в результате чего может подобраться наилучшее решение поставленной задачи.