ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

УДК 681.3

Н.В. Мурашкин, В.Н.Кострова

Статья направлена на выявление проблем использования искусственных нейронных сетей для решения задач бинарной классификации. Для решения задач бинарной классификации предполагается отнесение образцов, которые уже имеются, к определенным классам. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является алгоритм Левенберга-Марквардта, позволяющий проводить оптимизацию параметров нелинейных регрессионных моделей. В качестве критерия оптимизации принимается среднеквадратичная ошибка модели на обучающей выборке. Предлагается для ускорения вычислений в несколько раз применять метод эластичного распространения, в работе указаны основные шаги алгоритма, построенные на основе этого метода. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, использующих искусственные нейронные сети для задач классификации.

Ключевые слова: бинарные задачи, искусственные нейронные сети, алгоритм Левенберга-Марквардта, алгоритм Гаусса-Ньютона, метод М. Ридмиллера и Г. Брауна.

Полный текст статьи:
MurashkinKostrova_2_17_1.pdf