| Texto completo | |
| Autor(es): |
Pereira, L. A. M.
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Rodrigues, D.
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Ribeiro, P. B.
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Papa, J. P.
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Weber, Silke A. T.
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IEEE
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2014 IEEE 27TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS); v. N/A, p. 4-pg., 2014-01-01. |
| Resumo | |
Evolutionary algorithms have been widely used for Artificial Neural Networks (ANN) training, being the idea to update the neurons' weights using social dynamics of living organisms in order to decrease the classification error. In this paper, we have introduced Social-Spider Optimization to improve the training phase of ANN with Multilayer perceptrons, and we validated the proposed approach in the context of Parkinson's Disease recognition. The experimental section has been carried out against with five other well-known meta-heuristics techniques, and it has shown SSO can be a suitable approach for ANN-MLP training step. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 13/20387-7 - Otimização de hiperparâmetros em arquiteturas de aprendizado em profundidade |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Pesquisa |
| Processo FAPESP: | 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Processo FAPESP: | 11/14094-1 - Explorando Abordagens de Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos |
| Beneficiário: | Luis Augusto Martins Pereira |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |