Advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using a genetic algorithm

Abstract

Здійснено дослідження переваг та недоліків навчання багатошарової нейронної мережі з використанням генетичного алгоритму. Дослідження проведено на основі створеного програмного продукту, який дозволяє виявляти ознаки хвороб, аналізуючи фотознімки тканин органів людини. Для реалізації проекту використано мову програмування Java. Програмний продукт складається із модулів, які реалізують: багатошарову нейронну мережу, генетичний алгоритм та механізм зчитування й обробки зображень із файлової системи. Генетичний алгоритм використовується для обчислення початкових значень синаптичних ваг, які уточнюються алгоритмом зворотного поширення похибки.

The advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using genetic algorithm are studied. Investigation was conducted on the basis of the developed software, which allows to detect indications of diseases by analyzing photographs of human organs` tissues. The Java programming language was used to implement the project. The software product consists of modules that implement: multilayer neural network, genetic algorithm and mechanism for reading and processing images from the file system. The genetic algorithm is used to calculate the initial values of synaptic weights, which are specified by the error propagation algorithm.