Evolutionary Spiking Neural Networks for Solving Supervised Classification Problems
المؤلفون المشاركون
Carpio, Juan Martín
Espinal, A.
Ornelas-Rodriguez, M.
López-Vázquez, G.
Rojas-Domínguez, A.
Soria-Alcaraz, Jorge Alberto
Puga Soberanes, Héctor José
Rostro-Gonzalez, H.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a grammatical evolution (GE)-based methodology to automatically design third generation artificial neural networks (ANNs), also known as spiking neural networks (SNNs), for solving supervised classification problems.
The proposal performs the SNN design by exploring the search space of three-layered feedforward topologies with configured synaptic connections (weights and delays) so that no explicit training is carried out.
Besides, the designed SNNs have partial connections between input and hidden layers which may contribute to avoid redundancies and reduce the dimensionality of input feature vectors.
The proposal was tested on several well-known benchmark datasets from the UCI repository and statistically compared against a similar design methodology for second generation ANNs and an adapted version of that methodology for SNNs; also, the results of the two methodologies and the proposed one were improved by changing the fitness function in the design process.
The proposed methodology shows competitive and consistent results, and the statistical tests support the conclusion that the designs produced by the proposal perform better than those produced by other methodologies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
López-Vázquez, G.& Ornelas-Rodriguez, M.& Espinal, A.& Soria-Alcaraz, Jorge Alberto& Rojas-Domínguez, A.& Puga Soberanes, Héctor José…[et al.]. 2019. Evolutionary Spiking Neural Networks for Solving Supervised Classification Problems. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129446
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
López-Vázquez, G.…[et al.]. Evolutionary Spiking Neural Networks for Solving Supervised Classification Problems. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129446
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
López-Vázquez, G.& Ornelas-Rodriguez, M.& Espinal, A.& Soria-Alcaraz, Jorge Alberto& Rojas-Domínguez, A.& Puga Soberanes, Héctor José…[et al.]. Evolutionary Spiking Neural Networks for Solving Supervised Classification Problems. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129446
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129446
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