کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
531571 | 869856 | 2008 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of the cross entropy method to the GLVQ algorithm
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper discusses an alternative approach to parameter optimization of well-known prototype-based learning algorithms (minimizing an objective function via gradient search). The proposed approach considers a stochastic optimization called the cross entropy method (CE method). The CE method is used to tackle efficiently the initialization sensitiveness problem associated with the original generalized learning vector quantization (GLVQ) algorithm and its variants. Results presented in this paper indicate that the CE method can be successfully applied to this kind of problem on real-world data sets. As far as known by the authors, it is the first use of the CE method in prototype-based learning.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 41, Issue 10, October 2008, Pages 3173–3178
Journal: Pattern Recognition - Volume 41, Issue 10, October 2008, Pages 3173–3178
نویسندگان
Abderrahmane Boubezoul, Sébastien Paris, Mustapha Ouladsine,