Застосування генераторів псевдовипадкових чисел у машинному навчанні

Abstract

Проаналізовано роль генераторів псевдовипадкових чисел у забезпеченні ефектив- ності та стабільності алгоритмів машинного навчання. Визначені ключові сфери і форми такого застосування. Особливу увагу приділено впливу якості генераторів псевдовипадкових чисел (ГПВЧ) на продуктивність моделей, зокрема в задачах ініціалізації нейронних мереж, синтетичного збільшення даних, стохастичної оптимізації та відтворюваності резуль- татів. Розглянуто проблеми періодичності, передбачуваності та низької адаптивності генераторів до специфічних задач ML. Проаналізовано сучасні підходи до оцінки якості ГПВЧ, зокрема емпіричні, теоретичні та прикладні тести. Дослідження також висвітлює перспективи використання глибокого навчання для аналізу ГПВЧ і виявлення законо- мірностей у псевдовипадкових послідовностях. Запропоновано рекомендації щодо підвищення ефективності систем машинного навчання шляхом оптимізації використання ГПВЧ. Результати дослідження сприяють глибшому розумінню ролі ГПВЧ у сучасному машинному навчанні та визначають нові напрями для покращення продуктивності моделей.

The paper analyzes the role of pseudorandom number generators in ensuring the efficiency and stability of machine learning algorithms. The key areas and forms of such application are identified. Particular attention is paid to the impact of the quality of PRNGs on the performance of models, in particular in the tasks of initializing neural networks, synthetic data augmentation, stochastic optimization, and reproducibility of results. The problems of periodicity, predictability, and low adaptability of generators to specific ML tasks are considered. Modern approaches to assessing the quality of PRNGs, including empirical, theoretical, and applied tests, are analyzed. The study also highlights the prospects of using deep learning to analyze PRNGs and identify patterns in pseudorandom sequences. Recommendations for improving the efficiency of machine learning systems by optimizing the use of PRNGs are proposed. The results of the study contribute to a deeper understanding of the role of PRNGs in modern machine learning and identify new directions for improving model performance.