A Novel Neural Network Structure for Feature Extraction
Publish place: 11th Annual Conference of Computer Society of Iran
Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,636
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI11_241
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390
Abstract:
A new method for extracting discriminative features is represented in this paper. Most of the ordinary feature extractionalgorithms are limited to the use of linear transformation approach. However, in most practical classification problems it is required to focus our attention on nonlinear functions. Consequently, the goal of this research is to introduce a new feature extraction method which can extract nonlinear functions without any apriori knowledge about the form of the function. In order to achieve this, a neural network structure is introduced which the inputs are the original features and the outputs are the enhanced features. Experimental results indicate that our proposed method is able to extract features which are superior to conventional methods.
Keywords:
Authors
A. Mirzaei
Dept. of Computer Engineering Amirkabir UniversityValiasr,Tehran, Iran, ۱۵۹۱۴
M. Rahmati
Dept. of Computer Engineering Amirkabir UniversityValiasr,Tehran, Iran, ۱۵۹۱۴
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :