Počet záznamů: 1  

Expectation-Maximization Approach to Boolean Factor Analysis

  1. 1.
    SYSNO ASEP0368431
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevExpectation-Maximization Approach to Boolean Factor Analysis
    Tvůrce(i) Frolov, A. A. (RU)
    Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Polyakov, P.Y. (RU)
    Zdroj.dok.IJCNN 2011 Conference Proceedings. - Piscataway : IEEE, 2011 - ISBN 978-1-4244-9636-5
    Rozsah strans. 559-566
    Poč.str.8 s.
    AkceIJCNN 2011. International Joint Conference on Neural Networks
    Datum konání31.07.2011-05.08.2011
    Místo konáníSan Jose
    ZeměUS - Spojené státy americké
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaBoolean factor analysis ; bars problem ; dendritic inhibition ; expectation-maximization ; neural network application ; statistics
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    CEPGAP202/10/0262 GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA205/09/1079 GA ČR - Grantová agentura ČR
    1M0567 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    UT WOS000297541200080
    EID SCOPUS80054768630
    DOI10.1109/IJCNN.2011.6033270
    AnotaceMethods for hidden structure of high-dimensional binary data discovery are one of the most important challenges facing machine learning community researchers. There are many approaches in literature that try to solve this hitherto rather ill-defined task. In the present study, we propose a most general generative model of binary data for Boolean factor analysis and introduce new Expectation-Maximization Boolean Factor Analysis algorithm which maximizes likelihood of Boolean Factor Analysis solution. Using the so-called bars problem benchmark, we compare efficiencies of Expectation-Maximization Boolean Factor Analysis algorithm with Dendritic Inhibition neural network. Then we discuss advantages and disadvantages of both approaches as regards results quality and methods efficiency.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2012
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.