Porównanie skuteczności klasyfikatorów neuronalnych z różnymi funkcjami aktywacji

W pracy zbadane zostały rózne sieci neuronowe rozwiązujace problemy klasyfikacyjne. Poddane testom perceptrony zawierają neurony z sigmoidalną funkcją aktywacji, z rzutem stereograficznym uzytym jako funkcja aktywacji i neurony radialne. Wybrane zostały dwa klasyczne problemy klasyfikacyjne: baza IRIS i problem dwóch spiral. Na podstawie eksperymentów można stwierdzić, że funkcja aktywacji realizująca rzut stereograficzny jest interesującą alternatywą dla klasycznej simoidalnej funkcji aktywacji.