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Synopsis
L'algorithme génétique et les réseaux de neurones artificiels ont été combinés pour résoudre plusieurs problèmes au cours des deux dernières décennies. Le premier a été utilisé pour aider à trouver les paramètres et la décision topologique du second, ou pour faire face aux limitations de l'algorithme d'apprentissage. Certains problèmes exigent l'application de réseaux de neurones comme solution alternative pour les résoudre, mais les études qui développent une méthodologie pour indiquer la meilleure architecture neuronale adaptée à une application spécifique sont rares dans la littérature. Dans ce travail, nous appliquons un algorithme génétique pour rechercher des poids neuronaux et utilisons ces informations pour indiquer la meilleure structure et mesurer l'efficacité de l'algorithme d'apprentissage. Nous avons utilisé un problème d'égalisation de canal comme exemple pour tester la méthodologie proposée. Les résultats obtenus à partir de cette application sont très prometteurs.
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Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2015, 2015
ISBN 10 : 3659673536
ISBN 13 : 9783659673535
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks have been combined to solve several problems in last two decades. The first one have been used to help find parameters and topology decision of the second one, or to cope with learning algorithm limitations. Some problems demand the application of neural networks as alternative solution to solve them, but studies that develop a methodology to indicate the best neural architecture suitable for a specific application is rare to be found in the literature. In this work we apply genetic algorithm to search for neural weights and use this information to indicate the best structure and measure the efficiency of the learning algorithm. We used a channel equalization problem as an example to test the proposed methodology. The results obtained from this application are very promising. 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659673535
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Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm : An approach to search for the neural network structure
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
ISBN 10 : 3659673536
ISBN 13 : 9783659673535
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks have been combined to solve several problems in last two decades. The first one have been used to help find parameters and topology decision of the second one, or to cope with learning algorithm limitations. Some problems demand the application of neural networks as alternative solution to solve them, but studies that develop a methodology to indicate the best neural architecture suitable for a specific application is rare to be found in the literature. In this work we apply genetic algorithm to search for neural weights and use this information to indicate the best structure and measure the efficiency of the learning algorithm. We used a channel equalization problem as an example to test the proposed methodology. The results obtained from this application are very promising. N° de réf. du vendeur 9783659673535
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Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
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ISBN 13 : 9783659673535
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Mota TiagoTiago Mota received the B.Sc. degree in electrical engineering from the Federal University of Bahia, Brazil, in 2003, the M.Sc. degree from the Federal University of Bahia in 2014. From 2003 to 2008, he was a Mobile Telecom. N° de réf. du vendeur 5171487
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Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2015, 2015
ISBN 10 : 3659673536
ISBN 13 : 9783659673535
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks have been combined to solve several problems in last two decades. The first one have been used to help find parameters and topology decision of the second one, or to cope with learning algorithm limitations. Some problems demand the application of neural networks as alternative solution to solve them, but studies that develop a methodology to indicate the best neural architecture suitable for a specific application is rare to be found in the literature. In this work we apply genetic algorithm to search for neural weights and use this information to indicate the best structure and measure the efficiency of the learning algorithm. We used a channel equalization problem as an example to test the proposed methodology. The results obtained from this application are very promising.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659673535
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Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm | An approach to search for the neural network structure
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
ISBN 10 : 3659673536
ISBN 13 : 9783659673535
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Taschenbuch. Etat : Neu. Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm | An approach to search for the neural network structure | Tiago Mota (u. a.) | Taschenbuch | 56 S. | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659673535 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 104936178
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