Improving generalization in backpropagation networks architectures
This paper gives a prototype recognizer that uses rough reduction module to find the optimal representation for backpropagation networks. The proposed approach exhibits a hybrid methodology for feedforward neural networks and rough set theory. The system is a two stand alone subsystems, in which the...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ali Adlan, Hanan Hassan, Ramli, Abd Rahman, Mohd Babiker, Elsadig Ahmed |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2005
|
الوصول للمادة أونلاين: | http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/38992/1/38992.pdf http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/38992/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Rough Neural Networks Architecture For Improving Generalization In Pattern Recognition
بواسطة: Ali Adlan, Hanan Hassan
منشور في: (2004) -
Multi-Backpropagation network
بواسطة: Wan Ishak, Wan Hussain, وآخرون
منشور في: (2002) -
The Impact of Normalization Techniques on Performance Backpropagation Networks
بواسطة: Norlida, Hassan
منشور في: (2004) -
Tuning of learning parameters for backpropagation network using an improved genetic algorithm
بواسطة: Ng, Chai Ling
منشور في: (2006) -
Multi-backpropagation network in medical diagnosis
بواسطة: Wan Ishak, Wan Hussain, وآخرون
منشور في: (2001)