A gene-regulated nested neural network
المؤلفون المشاركون
Rahmat, Romi
Basha, Muhammad
Syukur, Muhammad
Budiarto, Rahmat
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 6 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
- الذكاء الاصطناعي
- أساليب المحاكاة
- معالجة البيانات
- الآلات المنطقية
- الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)
- هندسة الإلكترونيات الحيوية
الملخص EN
Neural networks have always been a popular approach for intelligent machine development and knowledge discovery.
Although, reports have featured successful neural network implementations, problems still exists with this approach, particularly its excessive training time.
In this paper, we propose a Gene-Regulated Nested Neural Network (GRNNN) model as an improvement to existing neural network models to solve the excessive training time problem.
We use a gene regulatory training engine to control and distribute the genes that regulate the proposed nested neural network.
The proposed GRNNN is evaluated and validated through experiments to classify accurately the 8 bit XOR parity problem.
Experimental results show that the proposed model does not require excessive training time and meets the required objectives.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rahmat, Romi& Basha, Muhammad& Syukur, Muhammad& Budiarto, Rahmat. 2015. A gene-regulated nested neural network. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431135
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rahmat, Romi…[et al.]. A gene-regulated nested neural network. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 6 (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431135
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rahmat, Romi& Basha, Muhammad& Syukur, Muhammad& Budiarto, Rahmat. A gene-regulated nested neural network. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431135
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-431135
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