Аннотация. Рассматривается постановка задачи и процедура векторной оптимизации архитектуры нейросетевого классификатора. В качестве целевой функции предложена скалярная свертка критериев по нелинейной схеме компромиссов. Используются поисковые методы оптимизации с дискретными аргументами. Приведен пример – нейросетевой классификатор текстов.

Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, нейронные сети, классификатор.

ACM Classification Keywords: H.1 Models and Principles – H.1.1 – Systems and Information Theory; H.4.2 – Types of Systems; C.1.3 Other Architecture Styles – Neural nets

Link:

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

Альберт Воронин, Юрий Зиатдинов, Анна Антонюк

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-08/ibs-08-p05.pdf