Classification & Optimization to Evaluate the Fitness of an Algorithm

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2012, 2012

3848419939 / 9783848419937

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In classifying large data set, efficiency and scalability are main issues. Advantages of neural networks include their high tolerance to noisy data, as well as their ability to classify patterns on which they have not been trained. Neural networks are a good choice for most classification and prediction tasks. The necessary complexity of neural networks is one of the most interesting problems in the research. One of the challenges in training MLP is in optimizing weight changes. Advances are introduced in traditional Back Propagation (BP) algorithm, to overcome its limitations. One method is to hybrid GA with BP to optimize weight changes.The objective here is to develop a data classification algorithm that will be used as a general-purpose classifier. To classify any database first, it is required to train the model. The proposed training algorithm used here is a Hybrid BP-GA. After successful training user can give unlabeled data to classify.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783848419937

Titel
Classification & Optimization to Evaluate the Fitness of an Algorithm
Autor
Amit Ganatra
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2012
Veröffentlichungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3848419939
ISBN-13
9783848419937
Artikelgewicht
102 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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