Dropout-Verfahren für die Bildklassifizierung - Siva Kumar, A.P.;K, Tejaswini;K, Chidananda
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Eine extrem lernende Maschine (ELM) ist ein neuronales Feed-Forward-Netzwerk (FFN). Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Bildklassifizierung und ist eine einfache Methode für das Lernen von Merkmalen. ELM wird häufig für sequentielles Lernen, Batch-Lernen und inkrementelles Lernen verwendet, da ELM schneller lernt, schnell ist, eine gute Verallgemeinerungsfähigkeit hat, einfach zu implementieren ist und bei Klassifizierungen effizient ist. In dieser Arbeit schlagen wir zwei Stufen vor: die Stufe der Merkmalszuordnung und die Stufe des Merkmalslernens in einer extrem lernenden Maschine.

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Produktbeschreibung
Eine extrem lernende Maschine (ELM) ist ein neuronales Feed-Forward-Netzwerk (FFN). Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Bildklassifizierung und ist eine einfache Methode für das Lernen von Merkmalen. ELM wird häufig für sequentielles Lernen, Batch-Lernen und inkrementelles Lernen verwendet, da ELM schneller lernt, schnell ist, eine gute Verallgemeinerungsfähigkeit hat, einfach zu implementieren ist und bei Klassifizierungen effizient ist. In dieser Arbeit schlagen wir zwei Stufen vor: die Stufe der Merkmalszuordnung und die Stufe des Merkmalslernens in einer extrem lernenden Maschine.
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Autorenporträt
Dr.A.P.Siva Kumar, Fez seu B.Tech da JNTUH, M.Tech da JNTUA, Ph.D da JNTUA na área de"Information Retrieval and Cross Lingual Intelligent Systems" no Ano de 2011. Recebeuo PrémioCarrerpara Jovens Professores (CAYT) para o Ano Financeiro de 2013-14.