The article presents the comparative characteristic of network structures of GMDH algorithms, in accordance with the proposed classification of algorithms. The main diversity of algorithms is described. Structures of algorithms search of models allow visualize the similarities and differences between the basic GMDH algorithms show their connection with neural networks and algorithms of deep learning. Fragments' structure of algorithms (or functions of partial descriptions) gives you the ability to visualize their common and distinctive features and assess the computational complexity of algorithms.
У статті представлена порівняльна характеристика мережевих структур алгоритмів МГУА, відповідно до запропонованої класифікації алгоритмів. Наведено основні різновиди алгоритмів. Структури алгоритмів пошуку моделей дозволяють візуалізувати подібності та відмінності між основними алгоритмами МГУА, показати їх зв'язок з нейронних мереж і алгоритмів глибокого навчання. Структура фрагментів алгоритмів (функцій частинних описів) дає можливість наочно представити їх спільні та відмінні риси і оцінити обчислювальну складність алгоритмів.
В статье представлена сравнительная характеристика сетевых структур алгоритмов МГУА, в соответствии с предложенной классификацией алгоритмов. Приведены основные разновидности алгоритмов. Структуры алгоритмов поиска моделей позволяют визуализировать сходства и различия между основными алгоритмами МГУА, показать их связь с нейронными сетями и алгоритмами глубокого обучения. Структура фрагментов алгоритмов (функций частных описаний) дает возможность наглядно представить их общие и отличительные особенности и оценить вычислительную сложность алгоритмов.
