Applying genetic and symbolic learning algorithms to extract rules from artificial neural networks (2004)
- Autores:
- Autores USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Editora: Springer
- Local: Heidelberg
- Data de publicação: 2004
- Fonte:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 0302-9743
- Nome do evento: Mexican International Conference on Artificial Intelligence
-
ABNT
MILARÉ, Cláudia Regina et al. Applying genetic and symbolic learning algorithms to extract rules from artificial neural networks. 2004, Anais.. Heidelberg: Springer, 2004. . Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Milaré, C. R., Batista, G. E. de A. P. A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Monard, M. C. (2004). Applying genetic and symbolic learning algorithms to extract rules from artificial neural networks. In Proceedings. Heidelberg: Springer. -
NLM
Milaré CR, Batista GE de APA, Carvalho ACP de LF de, Monard MC. Applying genetic and symbolic learning algorithms to extract rules from artificial neural networks. Proceedings. 2004 ;[citado 2024 abr. 20 ] -
Vancouver
Milaré CR, Batista GE de APA, Carvalho ACP de LF de, Monard MC. Applying genetic and symbolic learning algorithms to extract rules from artificial neural networks. Proceedings. 2004 ;[citado 2024 abr. 20 ] - The influence of noisy patterns in the performance of learning methods in the splice junction recognition problem
- Extracting rules from neural networks using symbolic algorithms: preliminary results
- Refinando regras de conhecimento por meio de exceções
- A method for refining knowledge rules using exceptions
- Aplicando seleção unilateral em conjuntos de exemplos desbalanceados: resultados iniciais
- Applying one sided selection to unbalanced datasets
- An approach to explain neural networks using symbolic algorithms
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