Estimation of the optimal number of neurons in extreme learning machine using simulated annealing and the golden section

Descripción del Articulo

Conferencia de la IX International Conference Days of Applied Mathematics (IX ICDAM)
Detalles Bibliográficos
Autores: Lozada Yavina, Rafael Alejandro, Gelvez-Almeida, E., Mora, M., Huérfano-Maldonado, Y., Salazar-Jurado, E., Martínez-Jeraldo, N., Baldera-Moreno, Y., Tobar, L.
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/7739
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/7739
https://doi.org/10.1088/1742-6596/2515/1/012003
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Artificial neural networks
Machine learning
Supervised learning
Heuristic optimization methods
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Descripción
Sumario:Conferencia de la IX International Conference Days of Applied Mathematics (IX ICDAM)
Estimation of the optimal number of neurons in extreme learning machine using simulated annealing and the golden section
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