Використання алгоритму оптимізації мурашиної колонії для створення наближеної до оптимальної топології нейронних мереж

Abstract

Робота досліджує оптимізацію топології нейронної мережі, зосереджуючись на алгоритмі оптимізації мурашиної колонії (ACO), поряд із такими порівняльними методами, як генетичні алгоритми, байєсовська оптимізація та випадковий пошук. Дослідження має на меті оцінити їх сильні та слабкі сторони в оптимізації архітектури нейронної мережі.

It investigates neural network topology optimization, focusing on the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, alongside comparative methods such as Genetic Algorithms, Bayesian Optimization, and Random Search. The study aims to assess their strengths and weaknesses in optimizing neural network architectures.