A Novel Single Neuron Perceptron with Universal Approximation and XOR Computation Properties
المؤلفون المشاركون
Lotfi, Ehsan
Akbarzadeh-T, Mohammad-R
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose a biologically motivated brain-inspired single neuron perceptron (SNP) with universal approximation and XOR computation properties.
This computational model extends the input pattern and is based on the excitatory and inhibitory learning rules inspired from neural connections in the human brain’s nervous system.
The resulting architecture of SNP can be trained by supervised excitatory and inhibitory online learning rules.
The main features of proposed single layer perceptron are universal approximation property and low computational complexity.
The method is tested on 6 UCI (University of California, Irvine) pattern recognition and classification datasets.
Various comparisons with multilayer perceptron (MLP) with gradient decent backpropagation (GDBP) learning algorithm indicate the superiority of the approach in terms of higher accuracy, lower time, and spatial complexity, as well as faster training.
Hence, we believe the proposed approach can be generally applicable to various problems such as in pattern recognition and classification.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lotfi, Ehsan& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. 2014. A Novel Single Neuron Perceptron with Universal Approximation and XOR Computation Properties. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-495407
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lotfi, Ehsan& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. A Novel Single Neuron Perceptron with Universal Approximation and XOR Computation Properties. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-495407
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lotfi, Ehsan& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. A Novel Single Neuron Perceptron with Universal Approximation and XOR Computation Properties. Computational Intelligence and Neuroscience. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-495407
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-495407
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