کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6864933 | 1439552 | 2018 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
ELM based architecture for general purpose automatic weight and structure learning
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
OpenCLDNNCPUDSPELLDBNField Programmable Gate array - آرایه دروازه قابل برنامه ریزی فیلدELM - المExtreme learning machine - دستگاه یادگیری شدیدCNN - سی ان انDeep belief network - شبکه اعتقادی عمیقNeural network - شبکه عصبیDeep neural network - شبکه عصبی عمیقConvolutional neural network - شبکه عصبی همجوشیNeural networks - شبکه های عصبیFPGA - مدار مجتمع دیجیتال برنامهپذیرcentral processing unit - واحد پردازش مرکزیGPU - واحد پردازش گرافیکیDigital signal processor - پردازنده سیگنال دیجیتالCUDA - کودا. پردازش موازی و مدل برنامهنویسیMachine learning - یادگیری ماشین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Currently, neural networks deliver state of the art performance on multiple machine learning tasks, mainly because of their ability to learn features. However, the architecture of the neural network still requires problem-specific tuning and the long training times and hardware requirements remain an issue. In this work, the Multi-Scale Auto-Tuned Extreme Learning Machine (MSATELM) architecture is proposed, which does not require any manual feature crafting or architecture tuning and automatically learns structure and weights using an auto-tuned ELM as building block. It learns a simple model that achieves the required accuracy. The GPU implementation in OpenCL allows handling any number of samples while still delivering portable code and high performance. Results on MNIST, CIFAR-10 and UCI datasets demonstrate that this approach provides competitive results even though no problem-specific tuning is used.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 804-817
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 804-817
نویسندگان
Douglas Coimbra de Andrade, LuÃs Gonzaga Trabasso,