Сравнительный анализ эффективности алгоритмов обучения многослойного персептрона на примере решения задачи классификации

Abstract

В работе рассматривается процесс решения задачи классификации на основе модели многослойного персептрона с использованием различных алгоритмов обучения. Анализируются результаты трёх различных алгоритмов обучения: наискорейшего спуска и метода обратного распространения ошибки, генетического алгоритма и алгоритма роя частиц. Проводится сравнительный анализ погрешности классификации и затрат времени на одну эпоху обучения при обучении многослойного персептрона различными алгоритмами на модельных данных. В качестве исследуемых данных используются наборы данных ирисов Фишера и Red Wine Quality.