Multilayer Perceptron: Architecture Optimization and Training

Special Issue on Artificial Intelligence Underpinning

Ko'p qatlamli Perseptron: Arxitekturani optimallashtirish va o'qitish
Hasan Ramchoun, Muhammad Omin Janati Idrissi, Yusuf Ganou, Muhammad Ettaouil


Modellashtirish va Ilmiy Hisoblash Laboratoriya, Fakultet ning Fan va Texnologiya,
Universitet Sidi Muhammad Ben Abdulloh, Fez, Marokash

Xulosa - Ko'p qatlamli perseptron ko'plab sohalarda keng qamrovli tasniflash va regressiya dasturlariga ega: naqshni aniqlash, ovoz va tasnifi muammolar. Lekin the arxitektura tanlovi ushbu tarmoqlarning konvergentsiyasiga katta ta'sir ko'rsatadi. Ushbu maqolada biz optimallashtirish uchun yangi yondashuvni taqdim etamiz the tarmoq arxitektura, uchun hal qilish the olingan model foydalanamiz the genetik algoritm va biz poyezd the tarmoq bilan orqaga tarqalish algoritmi. Raqamli natijalar samaradorlikni baholaydi ning the nazariy natijalar ko'rsatilgan ichida bu qog'oz, va adabiyotdagi oldingi modelga nisbatan yangi modellashtirishning afzalliklari.


Kalit so'zlar — Ko'p qatlamli perseptron (MLP), arxitekturani optimallashtirish, chiziqli bo'lmagan optimallashtirish, genetik Algoritm, neyron tarmog'ini oldinga uzatish bo'yicha trening.