Исследование влияния алгоритмов обучения многослойного персептрона на эффективность решения задачи регрессии

Abstract

Целью работы является изучение влияния алгоритма обучения многослойного персептрона на погрешность задачи регрессии. Для рассмотрения выбраны следующие алгоритмы: алгоритм наискорейшего спуска вместе с алгоритмом обратного распространения ошибки, генетический алгоритм и алгоритм роя частиц. Рассмотрены принципы работы этих алгоритмов и структура многослойного персептрона.Разработана автоматизированная система, позволяющая обучить многослойные персептрон выбранной пользователем архитектуры с использованием упомянутых алгоритмов обучения с использованием пользовательских обучающих данных. Система реализована на языке C# с использованием средств разработки Microsoft Visual Studio и Visual Studio Code.Для обучения и тестирования используются различные наборы реальных данных. По результатам проверки сделаны выводы об успешности применения тех или иных алгоритмов.