Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
http://repository-old.ntt.edu.vn/jspui/handle/298300331/277
Nhan đề: | Performance Comparison of SLFN Training Algorithms for DNA Microarray Classification |
Tác giả: | Trung Huynh, Hieu Ja Kim, Jung Won, Yonggwan |
Từ khoá: | RLS-ELM Training Algorithm |
Năm xuất bản: | 2011 |
Trích dẫn: | Advances in Experimental Medicine and Biology 696 |
Tùng thư/Số báo cáo: | ;P 135-143 |
Tóm tắt: | The classification of biological samples measured by DNA microarrays has been a major topic of interest in the last decade, and several approaches to this topic have been investigated. However, till now, classifying the high-dimensional data of microarrays still presents a challenge to researchers. In this chapter, we focus on evaluating the performance of the training algorithms of the single hid- den layer feedforward neural networks (SLFNs) to classify DNA microarrays. The training algorithms consist of backpropagation (BP), extreme learning machine (ELM) and regularized least squares ELM (RLS-ELM), and an effective algorithm called neural-SVD has recently been proposed. We also compare the performance of the neural network approaches with popular classifiers such as support vector ma- chine (SVM), principle component analysis (PCA) and fisher discriminant analysis (FDA). |
Mô tả: | Page 9 |
Định danh: | http://repository-old.ntt.edu.vn/jspui/handle/298300331/277 |
Bộ sưu tập: | GIẢNG VIÊN |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
PerformanceComparisonofSLFNTraining.pdf Giới hạn truy cập | 168.95 kB | Adobe PDF | Xem/Tải về Yêu cầu tài liệu |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.