عرض بسيط للتسجيلة

المؤلفTran D.T.
المؤلفKiranyaz S.
المؤلفGabbouj M.
المؤلفIosifidis A.
تاريخ الإتاحة2020-04-05T10:53:22Z
تاريخ النشر2019
اسم المنشورKnowledge-Based Systems
المصدرScopus
الرقم المعياري الدولي للكتاب9507051
معرّف المصادر الموحدhttp://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.06.009
معرّف المصادر الموحدhttp://hdl.handle.net/10576/13833
الملخصPyGOP provides a reference implementation of existing algorithms using Generalized Operational Perceptron (GOP), a recently proposed artificial neuron model. The implementation adopts a user-friendly interface while allowing a high level of customization including user-defined operators, custom loss function, custom metric functions that requires full batch evaluation such as Precision, Recall or F1. Besides, PyGOP supports different computation environments (CPU/GPU) on both single machine and cluster using SLURM job scheduler. In addition, since training GOP-based algorithms might take days, PyGOP automatically saves checkpoints during computation and allows resuming to the last checkpoint in case the script got interfered in the middle during the progression. - 2019 Elsevier B.V.
اللغةen
الناشرElsevier B.V.
الموضوعGeneralized Operational Perceptron (GOP)
Heterogeneous Multilayer Generalized Operational Perceptron (HeMLGOP)
Progressive Operational Perceptron (POP)
Progressive Operational Perceptron with Memory (POPmem)
العنوانPyGOP: A Python library for Generalized Operational Perceptron algorithms
النوعArticle
رقم المجلد182
dc.accessType Abstract Only


الملفات في هذه التسجيلة

الملفاتالحجمالصيغةالعرض

لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة.

هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية

عرض بسيط للتسجيلة