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
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.author | Trung Huynh, Hieu | - |
dc.contributor.author | Ja Kim, Jung | - |
dc.contributor.author | Won, Yonggwan | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-09T03:27:00Z | - |
dc.date.available | 2018-11-09T03:27:00Z | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.citation | Advances in Experimental Medicine and Biology 696 | vi_VN |
dc.identifier.uri | http://repository-old.ntt.edu.vn/jspui/handle/298300331/277 | - |
dc.description | Page 9 | vi_VN |
dc.description.abstract | 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). | vi_VN |
dc.language.iso | en | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | ;P 135-143 | - |
dc.subject | RLS-ELM Training Algorithm | vi_VN |
dc.title | Performance Comparison of SLFN Training Algorithms for DNA Microarray Classification | vi_VN |
dc.type | Working Paper | vi_VN |
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.