(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
У цій статті представлено методологію оптимізації байєсівських нейронних мереж та їх застосування до комплексних задач прогнозування, з акцентом на діагностиці хвороби Альцгеймера. Хвороба Альцгеймера є нейродегенеративним станом, раннє виявлення якого є життєво важливим для початку своєчасного втручання та покращення результатів лікування. Запропонована методологія включає визначення оптимальної структури класичних нейронних мереж шляхом проведення пошуку по сітці для виявлення найкращої комбінації шарів і нейронів. Архітектура, визначена шляхом крос-валідації, є основою для побудови байєсівських нейронних мереж, де ваги, отримані з класичних моделей, використовуються в якості параметрів апріорних розподілів. Така інтеграція підвищує точність прогнозування, зберігаючи при цьому здатність байєсівської мережі до кількісної оцінки невизначеності. Байєсівські моделі навчаються за допомогою методу Монте-Карло марковських ланцюгів, а експерименти досліджують вплив апріорних параметрів розподілу, включаючи варіації середніх значень і стандартних відхилень. Результати показують, що середнє значення, рівне нулю, і стандартне відхилення 2.5 дають оптимальні результати, мінімізуючи похибку класифікації і збалансовуючи оцінку невизначеності. Збільшення стандартного відхилення покращує продуктивність до певного порогового значення, за яким подальший приріст є статистично незначущим. Здатність байєсівських нейронних мереж враховувати невизначеність надає критичні переваги для прийняття рішень у медичному контексті, особливо в сценаріях, пов’язаних з неповними або зашумленими даними. Результати дослідження демонструють, що байєсівські нейронні мережі на основі оптимізованих класичних архітектур можуть ефективно вирішувати задачі прогнозування в таких відповідальних сферах, як медицина. Використовуючи апріорні знання, запропонований підхід скорочує час навчання і підвищує продуктивність моделі, пропонуючи надійну основу для діагностики хвороби Альцгеймера. Подальші дослідження будуть присвячені автоматизації структурної оптимізації, оцінці впливу різних апріорних розподілів та поширенню цієї методології на інші нейродегенеративні розлади.