О статье
Г.А. ЗУБКОВ, научный сотрудник
Статья посвящена разработке алгоритма оптимизации гиперпараметров многослойного персептрона для обучения алгоритма прямого распространения, который решает задачу прогнозирования технического состояния космического аппарата. Актуальность прогнозирования состояния космических аппаратов обуслов-лена возрастающим уровнем сложности задач, выполняемых сектором анализа центра управления полетом. Предложенный алгоритм включает в себя определение эмпирического распределения значений гиперпараметров со случайным поиском значений из этого распределения, а также проведение дальнейшего поиска значений гиперпараметров модели на сетке. Данный алгоритм позволил существенно сократить время нахождения оптимальных гиперпараметров по сравнению с остальными мето-дами поиска гиперпараметров. Качественная оценка производилась путем сравнения итогового времени нахождения гиперпараметров с использованием алгоритма и применением иных методов.
нейронная сеть, многослойный персептрон, гиперпараметры, оптимизация, космический аппарат, машинное обучение, поиск на сетке.