مقارنة أداء الشبكات العصبونية التكرارية في تخفيض بارامترات التدريب لشبكات التلافيف العصبية
Other Title(s)
Comparison the performance of the recurrent neural network in reducing training parameters for convolution neural network
Joint Authors
نعال، محمد أيمن
بوشي، عامر
بطيخ، محمد أحمد منير
Source
مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
Issue
Vol. 6, Issue 1 (31 Mar. 2022), pp.1-14, 14 p.
Publisher
Publication Date
2022-03-31
Country of Publication
Palestine (Gaza Strip)
No. of Pages
14
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Abstract EN
The study aims to reduce the number of parameters in the Convolution Neural Network (CNN), which is one of the best techniques used to extract and categorize behavioral features in video files.
These networks have a very big size and a large number of parameters which distributed in the deep layers, especially in the last layers that responsible for classification, the values of the parameters are modified at each stage of network training, which consume memory too much, and its need for a very large memory space.
In this research we work to reduce the number of parameters through using lightweight Convolution Neural Network (LWCNN), we choose Alex Net network in our research, but we made some modification on it, we decrease the number of filters in convolution layer, and we replace the last layers in the network with one of the most important types of Recurrent Neural Network (RNN).
We use each of Long Short Term Memory (LSTM), and Gated Recurrent Unit (GRU).
The work was tested during the research period on a dataset containing 960(videos) for normal children and children with autism spectrum, which were taken in Center for psychosocial support for people with special needs.
And the experimental results proved the significant decrease in the number of parameters in the system with lightweight networks after linking them with recurrent networks with 84%, as well as the recurrent network with long reliability (LSTM) gave better results than the Gated recurrent unit (GRU) in accuracy and the loss value.
American Psychological Association (APA)
بطيخ، محمد أحمد منير ونعال، محمد أيمن وبوشي، عامر. 2022. مقارنة أداء الشبكات العصبونية التكرارية في تخفيض بارامترات التدريب لشبكات التلافيف العصبية. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات،مج. 6، ع. 1، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1408739
Modern Language Association (MLA)
بطيخ، محمد أحمد منير....[و آخرون]. مقارنة أداء الشبكات العصبونية التكرارية في تخفيض بارامترات التدريب لشبكات التلافيف العصبية. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات مج. 6، ع. 1 (آذار 2022)، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1408739
American Medical Association (AMA)
بطيخ، محمد أحمد منير ونعال، محمد أيمن وبوشي، عامر. مقارنة أداء الشبكات العصبونية التكرارية في تخفيض بارامترات التدريب لشبكات التلافيف العصبية. مجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات. 2022. مج. 6، ع. 1، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1408739
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 13-14
Record ID
BIM-1408739