کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
407087 | 678126 | 2013 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning parsimonious dendritic classifiers
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
From a practical industrial point of view parsimonious classifiers based on dendritic computing (DC) have two advantages: First they are implemented using only additive and min/max operators. They can be implemented in simple processors and be extremely fast providing classification responses. Second, parsimonious models improve generalization. In this paper we develop a formulation of dendritic classifiers based on lattice kernels and we train them using a direct Monte Carlo approach and a Sparse Bayesian Learning. We compare the results of both kinds of training with the relevance vector machines (RVM) on a collection of benchmark datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 109, 3 June 2013, Pages 3–8
Journal: Neurocomputing - Volume 109, 3 June 2013, Pages 3–8
نویسندگان
Manuel Graña, Ana Isabel Gonzalez-Acuña,