Optimizing neural network based on cuckoo search and invasive weed optimization using extreme learning machine approach - 03/05/22

Doi : 10.1016/j.neuri.2022.100075 
Nilesh Rathod , Sunil Wankhade
 Mct's Rajiv Gandhi Institute of Technology Versova, Andheri (w), Mumbai 400053, India 

Corresponding author.

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Abstract

Extreme Learning Machine (ELM) is widely known to train feed forward network with high speed and good generalization performance. The only problem associated with ELM is required higher number of hidden neurons due to random selection. In this paper we proposed a new model Cuckoo Search with Invasive weed optimization based Extreme Learning Machine (CSIWO-ELM) to optimize input weight and hidden neurons. This model provides the optimize input to the feedforward network to improve the ELM. The developed model is experimented on three medical datasets to see the data classification. Also, the developed model is compared with different optimize algorithm. The experimental result proves the excellent working of CSIWO-ELM model for classification problem.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Highlights

Optimal performance of generalization results in increased classification accuracy.
Faster training speed.
Lesser number of hidden neurons for prediction due to compact structure.
Optimization of input weight and hidden neurons.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

JEL classification : C30, C45, C53, C60, C61, C69

Keywords : Feed forward neural network, Extreme machine learning, Invasive weed optimization, Cuckoo search


Esquema


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