Metaheuristic Algorithms for Convolution Neural Network
المؤلفون المشاركون
Rere, L. M. Rasdi
Fanany, Mohamad Ivan
Arymurthy, Aniati Murni
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-06-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A typical modern optimization technique is usually either heuristic or metaheuristic.
This technique has managed to solve some optimization problems in the research area of science, engineering, and industry.
However, implementation strategy of metaheuristic for accuracy improvement on convolution neural networks (CNN), a famous deep learning method, is still rarely investigated.
Deep learning relates to a type of machine learning technique, where its aim is to move closer to the goal of artificial intelligence of creating a machine that could successfully perform any intellectual tasks that can be carried out by a human.
In this paper, we propose the implementation strategy of three popular metaheuristic approaches, that is, simulated annealing, differential evolution, and harmony search, to optimize CNN.
The performances of these metaheuristic methods in optimizing CNN on classifying MNIST and CIFAR dataset were evaluated and compared.
Furthermore, the proposed methods are also compared with the original CNN.
Although the proposed methods show an increase in the computation time, their accuracy has also been improved (up to 7.14 percent).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rere, L. M. Rasdi& Fanany, Mohamad Ivan& Arymurthy, Aniati Murni. 2016. Metaheuristic Algorithms for Convolution Neural Network. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099582
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rere, L. M. Rasdi…[et al.]. Metaheuristic Algorithms for Convolution Neural Network. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099582
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rere, L. M. Rasdi& Fanany, Mohamad Ivan& Arymurthy, Aniati Murni. Metaheuristic Algorithms for Convolution Neural Network. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099582
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099582
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر