Рассмотрено использование генетического и градиентного алгоритмов для обучения классификаторов, основанных на Z-модели. Предлагается комбинированный метод, суть которого состоит в их последовательном применении для предварительного и окончательного обучения. Полученный метод позволяет настраивать все параметры модели, включая целочисленные, и обеспечивает приемлемое качество настройки Z-модели классификации.
The use of genetic and gradient algorithms for learning classifiers based on Z-model was considered. Combined method of consistent applying this algorithms was offered. The resulting method allows to calculate all model parameters including integer ones and provides acceptable model training quality.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.