Hyperparameter optimization of deep neural network using univariate dynamic encoding algorithm for searches

This paper proposes a method to find the hyperparameter tuning for a deep neural network by using a univariate dynamic encoding algorithm for searches. Optimizing hyperparameters for such a neural network is difficult because the neural network that has several parameters to configure; furthermore,...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Knowledge-based systems Ročník 178; s. 74 - 83
Hlavní autor:	Yoo, YoungJun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Amsterdam Elsevier B.V 15.08.2019 Elsevier Science Ltd
Témata:	Algorithms Artificial neural networks Autoencoder Averages Computer simulation Convergence Convolution Convolution neural network Deep neural network Encoding Function words Genetic algorithms Genetics Gradient-free optimization Hyperparameter optimization Networks Neural networks Optimization Searching Simulated annealing Hyperparameter optimization Deep neural network Convolution neural network Autoencoder Gradient-free optimization
ISSN:	0950-7051, 1872-7409
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!