Počet záznamů: 1
Memetic Evolutionary Learning for Local Unit Networks
- 1.
SYSNO ASEP 0345155 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Memetic Evolutionary Learning for Local Unit Networks Tvůrce(i) Neruda, Roman (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Vidnerová, Petra (UIVT-O) RID, SAI, ORCIDZdroj.dok. Advances in Neural Networks – ISNN 2010, 1. - Berlin : Springer, 2010 / Zhang L. ; Lu B.L. ; Kwok J. - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-642-13277-3 Rozsah stran s. 534-541 Poč.str. 8 s. Akce ISNN 2010. International Symposium on Neural Networks /7./ Datum konání 06.06.2010-09.06.2010 Místo konání Shanghai Země CN - Čína Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova radial basis function networks ; evolutionary algorithms ; memetic algorithms Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GA201/08/1744 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000279593300068 EID SCOPUS 77954441506 DOI 10.1007/978-3-642-13278-0_68 Anotace In this work we propose two hybrid algorithms combining evolutionary search with optimization algorithms. One algorithm memetically combines global evolution with gradient descent local search, while the other is a two-step procedure combining linear optimization with evolutionary search. It is shown that these algorithms typically produce smaller local unit networks with performance similar to theoretically sound but large regularization networks. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2011
Počet záznamů: 1