Gauss-Seidel Extreme Learning Machines Documento

• doi:10.1007/s42979-020-00232-w
• http://dx.doi.org/10.1007/s42979-020-00232-w
• http://https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs42979-020-00232-w][doi:10.1007/s42979-020-00232-w
• http://https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-020-00232-w
• http://https://www.researchgate.net/publication/342507574_Gauss-Seidel_Extreme_Learning_Machines

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Visão geral

tipo

• journal article

autores

• Bruno José Torres Fernandes
• BYRON LEITE DANTAS BEZERRA
• Janderson Romário Borges da Cruz Ferreira
• Rafaela Covello de Freitas
• SIDNEY MARLON LOPES DE LIMA
• Wellington Pinheiro dos Santos

data de publicação

• 2020-01-01

publicada em

• https://doi.org/10.1007/s42979-020-00232-w 

Pesquisas

áreas de investigação

• CIENCIAS_EXATAS_E_DA_TERRA
• Inteligencia Artificial
• Inteligência Computacional

palavras-chave

• Extreme learning machines
• Fast training neural networks
• Métodos numéricos
• Numerical methods
• Random vector functional link networks
• Unorganized neural networks
• máquinas de aprendizado extremo
• redes neurais artificiais
• redes neurais desorganizadas

Identidade

identificador BrCris

• 84a4cf500377cb53bd1e6ae0c37d9522

Informação adicional documento

série

• 1
• 4

Página Inicial

• 1
• 220
• 220/2020

página final

• 248
• 28

Volume

• 1
• 2020

Outro

tem linguagem

• Inglês