Ottimizzazione della topologia di un percettrone multistrato

L'intelligenza artificiale è sempre più presente nella nostra società. A tal fine sono state create diverse strategie. Le reti neurali artificiali sono state una di queste e presentano diverse architetture e topologie. Il Perceptron multiplo ad esempio è una rete neurale che possiede una grande capacità di generalizzazione ovvero quando viene utilizzata per la classificazione di modelli è in grado di classificare correttamente campioni che non le sono mai stati presentati utilizzando solo la sua esperienza con classificazioni precedenti. Tuttavia la capacità di generalizzazione del perceptron è proporzionale alla qualità della sua topologia ovvero una buona generalizzazione richiede una buona topologia. Tuttavia trovare la topologia ideale per un perceptron non è semplice. Questo lavoro presenta l'analisi delle metriche utilizzate per trovare la topologia migliore per un determinato problema.