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https://hdl.handle.net/10316/100856
Título: | Fast-DENSER: Fast Deep Evolutionary Network Structured Representation | Autor: | Assunção, Filipe Lourenço, Nuno Ribeiro, Bernardete Machado, Penousal |
Palavras-chave: | Artificial Neural Networks; Automated machine learning; NeuroEvolution | Data: | 2021 | Projeto: | FCT project CISUC - UID/CEC/ 00326/2020 FCT Grant No: SFRH/BD/114865/2016 FEDER Regional Operational Program Centro 2020 |
Título da revista, periódico, livro ou evento: | SoftwareX | Volume: | 14 | Resumo: | This paper introduces a grammar-based general purpose framework for the automatic search and deployment of potentially Deep Artificial Neural Networks (DANNs). The approach is known as Fast Deep Evolutionary Network Structured Representation (Fast-DENSER) and is capable of simultaneously optimising the topology, learning strategy and any other required hyper-parameters (e.g., data pre-processing or augmentation). Fast-DENSER has been successfully applied to numerous object recognition tasks, with the generation of Convolutional Neural Networks (CNNs). The code is developed and tested in Python3, and made available as a library. A simple and easy to follow example is described for the automatic search of CNNs for the Fashion-MNIST benchmark | URI: | https://hdl.handle.net/10316/100856 | ISSN: | 23527110 | DOI: | 10.1016/j.softx.2021.100694 | Direitos: | openAccess |
Aparece nas coleções: | I&D CISUC - Artigos em Revistas Internacionais |
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