Počet záznamů: 1  

Evolutionary Operators on Neural Networks Architecture

  1. 1.
    SYSNO ASEP0103330
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevEvolutionary Operators on Neural Networks Architecture
    Překlad názvuEvoluční operátory na architekturách neuronových sítí
    Tvůrce(i) Kalous, R. (CZ)
    Hakl, František (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Zdroj.dok.Computing, Communications and Control Technologies. - Orlando : IIIS, 2004 / Chu H.-W. ; Savoie M. ; Sanchez B. - ISBN 980-6560-17-5
    Rozsah strans. 281-285
    Poč.str.5 s.
    AkceInternational Confenence on Computing, Communications and Control Technologies
    Datum konání14.08.2004-17.08.2004
    Místo konáníAustin
    ZeměUS - Spojené státy americké
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovagenetic optimisation ; DAG representation ; cellular encoding ; read's code ; instruction code
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    CEPLN00B096 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    UT WOS000227981900050
    AnotaceThe paper presented describes a Directed Acyclic Graph (DAG) representation in a form which is convenient for natural application of evolutionary operators for genetic optimisation, i.e. mutation and crossover. Typically, this problem arises when optimising cost function which is defined on structures containing DAG as a parameter (e.g. tunning of architecture of feed-forward neural networks). Representation via linear coding of building tree is suggested and applicability of both, crossover and mutation, on provided code is shown. Finally, some examples are mentioned.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2005
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.