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Optimized artificial neural networks 원문보기

IPC분류정보
국가/구분 United States(US) Patent 등록
국제특허분류(IPC7판)
  • G06N-003/02
출원번호 US-0578428 (2000-05-25)
발명자 / 주소
  • Schaffer, J. David
  • Eshelman, Larry J.
  • Caruana, Richard A.
출원인 / 주소
  • Koninklijke Philips Electronics N.V.
대리인 / 주소
    Belk, Michael E.
인용정보 피인용 횟수 : 21  인용 특허 : 1

초록

Neural network architectures are represented by symbol strings. An initial population of networks is trained and evaluated. The strings representing the fittest networks are modified according to a genetic algorithm and the process is repeated until an optimized network is produced.

대표청구항

Neural network architectures are represented by symbol strings. An initial population of networks is trained and evaluated. The strings representing the fittest networks are modified according to a genetic algorithm and the process is repeated until an optimized network is produced. llocate the port

이 특허에 인용된 특허 (1)

  1. Guha Aloke (Minneapolis MN) Harp Steven A. (St. Paul MN) Samad Tariq (Minneapolis MN), Genetic algorithm synthesis of neural networks.

이 특허를 인용한 특허 (21)

  1. Fiske, Michael Stephen, Active element machine computation.
  2. Fiske, Michael Stephen, Active element machine computation.
  3. Shin, Dong Seok; Kang, Young Goo, Advertisement servicing system using e-mail arrival notifying program and method therefor.
  4. Perrett, Jay, Apparatus and method for determining optimum paths in a multi-layer network using a routing engine.
  5. Gough,Ross E.; Rivkin,Steven Neal; Abrahamsson,Jan G.; Messenger,Carl R.; Makhija,Arun; Rydquist,Gordon K.; Cullen,Michael J., Binning disk drives during manufacturing by evaluating quality metrics prior to a final quality audit.
  6. Gorek, Matthias; Itskovich, Gregory B.; Bespalov, Alexandre N.; Daschner, Frank; Knöchel, Reinhard, Concentric buttons of different sizes for imaging and standoff correction.
  7. Fiske,Michael Stephen, Effector machine computation.
  8. Fiske, Michael Stephen, Executing machine instructions comprising input/output pairs of execution nodes.
  9. Butler,Gary Dana; Coon,Andrew Charles; Kanyuck,Robert Warren; Stickels,Ernest Scott, Genetically adaptive neural network classification systems and methods.
  10. Huddleston, David E.; Cass, Ronald J.; Meng, Zhuo; Pao, Yoh Han; Yang, Qian; Mao, Xinyu, Method and apparatus for automated feature selection.
  11. Schaffer, James David; Ali, Walid; Eshelman, Larry J.; Cohen-Bacrie, Claude; Lagrange, Jean-Michel; Levrier, Claire; Villain, Nicholas; Entrekin, Robert R., Method and apparatus for automatically developing a high performance classifier for producing medically meaningful descriptors in medical diagnosis imaging.
  12. Mattiussi,Claudio; Floreano,Dario, Method and device for evolving a network using a genetic representation.
  13. Ayala,Francisco J., Method, system and computer program for developing cortical algorithms.
  14. Bera, Rajendra Kumar, Network representation and manipulation thereof.
  15. Cameron, Brent D.; Pappada, Scott M., Neural network for glucose therapy recommendation.
  16. Cameron, Brent D.; Pappada, Scott M., Neural network system and uses thereof.
  17. Gough, Ross E.; Rivkin, Steven Neal, Predicting disk drive failure at a central processing facility using an evolving disk drive failure prediction algorithm.
  18. Fiske, Michael Stephen, Protecting codes, keys and user credentials with identity and patterns.
  19. Fiske, Michael Stephen, Register and active element machines: commands, programs, simulators and translators.
  20. Ayala,Francisco J., System and method for developing artificial intelligence.
  21. Gough,Ross E.; Rivkin,Steven Neal, Using a genetic algorithm to select a subset of quality metrics as input to a disk drive failure prediction algorithm.
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