Гибридный алгоритм обучения нейронных сетей

Abstract

На сегодняшний день для обучения нейронных сетей повсеместно применяются градиентные алгоритмы. Однако они не всегда обеспечивают необходимое качество решения. Алгоритмы случайного поиска, как правило, повышают качество решения, но медленно сходятся. В работе предлагается алгоритм обучения на основе объединения идей градиентного спуска и случайного поиска. На примере решения ряда задач показано, что данный алгоритм эффективнее современных алгоритмов обучения