Pattern Recognition using Adaptive Convolutional Neural Network
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 867
This Paper With 7 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:
ICEEE07_086
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
Abstract:
Deep learning is an appreciate framework to deal with high-level data in order to find meaningful relationships between the features of the data. One of the well-known architecture of deep learning scheme is Convolutional Neural Network (CNN) which includes one or more convolutional layers with fully connected layers. Despite of the abilities of CNN, it suffers from parameter setting where the parameters with different values have high impacts on the performance of CNN. In this paper, parameter adaptation of CNN using new metaheuristic algorithm is proposed. The used metaheuristic algorithm is Harmony Search (HS) which is improved in this paper. Finally, the proposed method which is name Adaptive Convolutional Neural Network (ACNN) is applied on handwritten digit recognition field. Experimental results on MNIST dataset prove the superiority of the proposed ACNN to CNN.
Keywords:
Authors
Sara moghaddam
Qazvin international azad university Bojnourd,iran
ahmad ayatollahi
Iran university of science and technology Tehran,iran
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 :