Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Modified Invasive Weed Optimization Algorithm for Training of Feed-Forward Neural Networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86081166" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86081166 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2010.5642265" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2010.5642265</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICSMC.2010.5642265" target="_blank" >10.1109/ICSMC.2010.5642265</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Modified Invasive Weed Optimization Algorithm for Training of Feed-Forward Neural Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Invasive Weed Optimization Algorithm IWO) is an ecologically inspired metaheuristic that mimics the process of weeds colonization and distribution and is capable of solving multi-dimensional, linear and nonlinear optimization problems with appreciable efficiency. In this article a modified version of IWO has been used for training the feed-forward Artificial Neural Networks (ANNs) by adjusting the weights and biases of the neural network. It has been found that modified IWO performs better than anothervery competitive real parameter optimizer called Differential Evolution (DE) and a few classical gradient-based optimization algorithms in context to the weight training of feed-forward ANNs in terms of learning rate and solution quality. Moreover, IWO can also be used in validation of reached optima and in the development of regularization terms and non-conventional transfer functions that do not necessarily provide gradient information

  • Název v anglickém jazyce

    A Modified Invasive Weed Optimization Algorithm for Training of Feed-Forward Neural Networks

  • Popis výsledku anglicky

    Invasive Weed Optimization Algorithm IWO) is an ecologically inspired metaheuristic that mimics the process of weeds colonization and distribution and is capable of solving multi-dimensional, linear and nonlinear optimization problems with appreciable efficiency. In this article a modified version of IWO has been used for training the feed-forward Artificial Neural Networks (ANNs) by adjusting the weights and biases of the neural network. It has been found that modified IWO performs better than anothervery competitive real parameter optimizer called Differential Evolution (DE) and a few classical gradient-based optimization algorithms in context to the weight training of feed-forward ANNs in terms of learning rate and solution quality. Moreover, IWO can also be used in validation of reached optima and in the development of regularization terms and non-conventional transfer functions that do not necessarily provide gradient information

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2010 : conference proceedings

  • ISBN

    978-1-4244-6588-0

  • ISSN

    1062-922X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    3166 - 3173

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA

  • Místo konání akce

    Istanbul

  • Datum konání akce

    10. 10. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000295015303012