Parameter optimization of evolving spiking neural network with dynamic population particle swarm optimization
Evolving Spiking Neural Network (ESNN) is widely used in classification problem. However, ESNN like any other neural networks is incapable to find its own parameter optimum values, which are crucial for classification accuracy. Thus, in this study, ESNN is integrated with an improved Particle Swarm...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Md. Said, Nur Nadiah |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/81484/1/NurNadiahMdSaidMFC2018.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Parameter optimization of evolving spiking neural networks using improved firefly algorithm for classification tasks
بواسطة: Roslan, Farezdzuan
منشور في: (2018) -
Particle swarm optimization for neural network learning enhancement
بواسطة: Abdull Hamed, Haza Nuzly
منشور في: (2006) -
The impact of VMAX activation function in particle swarm optimization neural network
بواسطة: Lee, Yiew Siang
منشور في: (2008) -
Comparison of social network structure for particle swarm optimization
بواسطة: Chey, Kok Huat
منشور في: (2008) -
Hybrid particle swarm optimization-artificial neural network gender classifier for trabecular bone morphology
بواسطة: Sahadun, Nur Afiqah
منشور في: (2014)