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Reliable and Fast Recurrent Neural Network Architecture Optimization

Camero, Andrés und Toutouh, Jamal und Alba, Enrique (2021) Reliable and Fast Recurrent Neural Network Architecture Optimization. In: Proceedings of the XIX Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, Seiten 219-220. XIX Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, 2021-09-22 - 2021-09-24, Malaga, Spain. ISBN 978-84-09-30514-8.

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Offizielle URL: https://caepia20-21.uma.es/proceedings.html

Kurzfassung

This article introduces Random Error Sampling-based Neuroevolution (RESN), a novel automatic method to optimize recurrent neural network architectures. RESN combines an evolutionary algorithm with a training-free evaluation approach. The results show that RESN achieves state-of-the-art error performance while reducing by half the computational time.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188382/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Reliable and Fast Recurrent Neural Network Architecture Optimization
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Camero, Andrésandres.camerounzueta (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8152-9381NICHT SPEZIFIZIERT
Toutouh, Jamaltoutouh (at) mit.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Alba, Enriqueeat (at) lcc.uma.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 September 2021
Erschienen in:Proceedings of the XIX Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 219-220
ISBN:978-84-09-30514-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:neuroevolution, evolutionary algorithms, metaheuristics, recurrent neural networks
Veranstaltungstitel:XIX Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence
Veranstaltungsort:Malaga, Spain
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 September 2021
Veranstaltungsende:24 September 2021
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Camero, Dr Andres
Hinterlegt am:27 Sep 2022 13:32
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:49

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