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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Lobo Neto, Vicente Coelho | - |
| Autor(es): dc.creator | Passos, Leandro Aparecido | - |
| Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:10:26Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:10:26Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-30 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-30 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-31 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50417-5_25 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/233010 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/233010 | - |
| Descrição: dc.description | Machine 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.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
| Descrição: dc.description | Recogna Laboratory School of Sciences São Paulo State University | - |
| Descrição: dc.description | Recogna Laboratory School of Sciences São Paulo State University | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: 2013/07375-0 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: 2014/12236-1 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: 2017/ 25908-6 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/10100-6 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: 2019/07665-4 | - |
| Descrição: dc.description | CNPq: 307066/2017-7 | - |
| Descrição: dc.description | CNPq: 427968/2018-6 | - |
| Formato: dc.format | 337-350 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Evolutionary algorithms | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Long Short-Term Memory | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Metaheuristic optimization | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Part-of-Speech tagging | - |
| Título: dc.title | Evolving long short-term memory networks | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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