Optimized H-StrokeNet: A Deep Learning Network for Stroke Classification
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid classifiers are neural network models that are structured with two different network architectures to create the best deep learning model.The hybrid models are developed generally to meet certain complex feature learning problems.However, the nature of hybrid classifiers causes the network nodes to learn 'n' number of features, which increases the computational complexity of the classifiers.Therefore, the implementation of a hybrid classifier reaches an impossible state when the processor and memory spaces are restricted in real-time applications.The proposed work utilizes the feedforward neural network architecture with two hidden layers in combination with the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm to form a hybrid classifier called H-StrokeNet, and a Crow Search Optimization (CSO) algorithm is included in the work to reduce the complexity of the hybrid network by providing optimized feature extraction.The performance of the proposed work is verified with the regular XGBoost algorithm and deep neural networks using the Laboratory of Processing Image, Signals, and Computer Science (LAPISCO) dataset, and a comparative analysis is made with different algorithms such as support vector machine (SVM), Decision Tree (DT), Na ve Bayes (NB), k-Nearest Neighbor (kNN), and XGBoost.Results show the superior performance of the proposed system with an overall accuracy of 96.55%, whereas it is 92.09% with the XGBoost classifier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».