تحلیل مقایسه ای بهینه سازی معکوس و الگوریتم پس انتشار در شبکه های عصبی

الگوریتم پس انتشار (Backpropagation) در شبکه های عصبی و بهینه سازی معکوس (Inverse Optimization) دو روش بهینه سازی هستند که در حوزه های متفاوتی کاربرد دارند، اما از نظر مفهومی و ریاضی اشتراکات قابل توجهی را نشان می دهند. این پژوهش با بررسی چارچوب ریاضی و اهداف، یک تحلیل تطبیقی و ارزیابی این دو روش را ارائه و نشان می دهد که پس انتشار را می توان به عنوان یک نمونه خاص از بهینه سازی معکوس در نظر گرفت. همچنین، با تمرکز بر پیش بینی قیمت سهام، به مقایسه این دو روش پرداخته شده و عملکرد آن ها در این زمینه مورد ارزیابی قرار گرفته است. کاربردهای ترکیبی الگوریتم پس انتشار و بهینه سازی معکوس در سیستم های پیشرفته یادگیری ماشین مورد تحلیل قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که درک این ارتباط می تواند به طراحی مدل های هوشمندتر و تفسیرپذیرتر در حوزه های مختلف، به ویژه در بازارهای مالی، کمک کند.

کلیدواژه ها:

الگوریتم پس انتشار ، بهینه سازی معکوس ، شبکه های عصبی ، پیش بینی