Evolving long short-term memory networks

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorLobo Neto, Vicente Coelho-
Autor(es): dc.creatorPassos, Leandro Aparecido-
Autor(es): dc.creatorPapa, João Paulo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T22:10:26Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T22:10:26Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-30-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-30-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50417-5_25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/233010-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/233010-
Descrição: dc.descriptionMachine learning techniques have been massively employed in the last years over a wide variety of applications, especially those based on deep learning, which obtained state-of-the-art results in several research fields. Despite the success, such techniques still suffer from some shortcomings, such as the sensitivity to their hyperparameters, whose proper selection is context-dependent, i.e., the model may perform better over each dataset when using a specific set of hyperparameters. Therefore, we propose an approach based on evolutionary optimization techniques for fine-tuning Long Short-Term Memory networks. Experiments were conducted over three public word-processing datasets for part-of-speech tagging. The results showed the robustness of the proposed approach for the aforementioned task.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionRecogna Laboratory School of Sciences São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionRecogna Laboratory School of Sciences São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/ 25908-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2018/10100-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/07665-4-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 307066/2017-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 427968/2018-6-
Formato: dc.format337-350-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectEvolutionary algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectLong Short-Term Memory-
Palavras-chave: dc.subjectMetaheuristic optimization-
Palavras-chave: dc.subjectPart-of-Speech tagging-
Título: dc.titleEvolving long short-term memory networks-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

Não existem arquivos associados a este item.