Обучение нейронных сетей на основе случайного поиска

Abstract

Рассматривается актуальная проблема, связанная с обучением нейронных сетей. Предлагается оригинальный алгоритм (со специальной процедурой распараллеливания), реализующий метод отжига. Эффективность обучения демонстрируется на примере архитектуры нейронной сети, ориентированной на параллельную обработку данных. Для задачи сжатия цветных изображений показано, что предложенный алгоритм существенно превосходит градиентные методы по эффективности. Полученные результаты позволяют повысить качество обучения нейронных сетей в целом и могут быть использованы для решения широкого класса прикладных задач.