Observatorio de I+D+i UPM

Descripción
In this paper we apply Artificial Metaplasticity to a Multilayer Perceptron (MLP) for image classification. Artificial Metaplasticity is a novel Artificial Neural Network (ANN) training algorithm that gives more relevance to less frequent training patterns and subtracts relevance to the frequent ones during training phase, achieving a much more efficient training, while at least maintaining the MLP performance. In this paper, we test Metaplasticity MLP (MMLP) algorithm on an image standard data set: the Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD). WBCD is a well-used database in Machine Learning, ANN and Signal Processing. Experimental results show that MMLPs reach better accuracy than any other recent results.
Internacional	Si
Nombre congreso	Industrial Informatics, 2009. INDIN 2009. 7th IEEE International Conference on
Tipo de participación	960
Lugar del congreso	Cardiff, UK
Revisores	Si
ISBN o ISSN	1935-4576
DOI	10.1109/INDIN.2009.5195879
Fecha inicio congreso	23/06/2009
Fecha fin congreso	26/06/2009
Desde la página	650
Hasta la página	653
Título de las actas	Proc. of Industrial Informatics, 2009. INDIN 2009. 7th IEEE International Conference on

Esta actividad pertenece a memorias de investigación

• Autor: Alexis Enrique Marcano Cedeño (UPM)
• Autor: Antonio Jose Alvarez Vellisco (UPM)
• Autor: Diego Andina De la Fuente (UPM)

• Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Automatización en Señal y Comunicaciones (GASC)
• Departamento: Ingeniería de Circuitos y Sistemas
• Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones