Training Feedforward Neural Networks Using Symbiotic Organisms Search Algorithm
المؤلفون المشاركون
Zhou, Yongquan
Wu, Haizhou
Luo, Qifang
Basset, Mohamed Abdel
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Symbiotic organisms search (SOS) is a new robust and powerful metaheuristic algorithm, which stimulates the symbiotic interaction strategies adopted by organisms to survive and propagate in the ecosystem.
In the supervised learning area, it is a challenging task to present a satisfactory and efficient training algorithm for feedforward neural networks (FNNs).
In this paper, SOS is employed as a new method for training FNNs.
To investigate the performance of the aforementioned method, eight different datasets selected from the UCI machine learning repository are employed for experiment and the results are compared among seven metaheuristic algorithms.
The results show that SOS performs better than other algorithms for training FNNs in terms of converging speed.
It is also proven that an FNN trained by the method of SOS has better accuracy than most algorithms compared.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Haizhou& Zhou, Yongquan& Luo, Qifang& Basset, Mohamed Abdel. 2016. Training Feedforward Neural Networks Using Symbiotic Organisms Search Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099813
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Haizhou…[et al.]. Training Feedforward Neural Networks Using Symbiotic Organisms Search Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099813
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Haizhou& Zhou, Yongquan& Luo, Qifang& Basset, Mohamed Abdel. Training Feedforward Neural Networks Using Symbiotic Organisms Search Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099813
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099813
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