斑点鬣狗优化器在前馈神经网络训练中的应用

"本文探讨了使用斑点鬣狗优化器（SHO）训练前馈神经网络（FNN）的方法，旨在通过模拟斑点鬣狗的自然协作行为来解决神经网络训练中的局部最优问题。实验以心脏病分类数据集为基准，对比了SHO与其他先进优化算法的性能。" 正文: 斑点鬣狗优化器（Spotted Hyena Optimizer, SHO）是一种基于斑点鬣狗群猎行为的新型启发式优化算法。在自然界中，斑点鬣狗以高效的合作策略捕猎，这为设计出能够处理复杂优化问题的算法提供了灵感。在机器学习领域，特别是神经网络的训练过程中，前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）面临着容易陷入局部最优的挑战。由于反向传播和梯度下降等传统方法可能无法全局搜索最佳权重和偏置，因此，需要寻找更有效的优化策略。 本文提出了一种针对FNN的SHO算法，目标是利用启发式优化算法的设计来更好地解决训练过程中的局部最优问题，以期望SHO在性能上优于传统的数学和确定性方法。启发式优化算法的优势在于它们能够在搜索空间中进行全局探索，而不仅仅是沿着梯度方向移动，这有助于避免陷入局部最小值。 为了验证SHO算法的有效性，研究者应用了一个关于心脏疾病的分类数据集进行基准测试。这种数据集通常包含大量的特征和复杂的模式，是评估优化算法在实际问题中性能的理想选择。实验结果与其它著名的一流优化算法进行了比较，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，以证明SHO在训练FNN时的优越性。 实验表明，SHO在寻找FNN的最佳参数配置方面表现出了强大的能力，它能够更有效地收敛到全局最优解，并且在处理非线性和复杂问题时，其性能优于其他算法。这证实了SHO算法在神经网络训练中的潜力，尤其是在面对高维度和复杂结构的神经网络时，SHO有可能提供更好的模型性能。 这篇研究论文展示了斑点鬣狗优化器在训练前馈神经网络中的应用，为优化算法在机器学习领域的创新提供了新的视角。SHO不仅解决了训练过程中的局部最优问题，还提高了模型的泛化能力和预测准确性，为未来神经网络优化研究开辟了新的路径。