Počet záznamů: 1
Neural Network Nonlinear Factor Analysis of High Dimensional Binary Signal
- 1.
SYSNO ASEP 0405665 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Neural Network Nonlinear Factor Analysis of High Dimensional Binary Signal Překlad názvu Booleovská faktorová analýza signálu velké dimenze pomocí neuronové sítě Tvůrce(i) Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Řezanková, H. (CZ)
Snášel, Václav (UIVT-O)
Frolov, A. A. (RU)
Polyakov, P.Y. (RU)Zdroj.dok. Signal & Image Technology and Internet Based Systems / Chbeir R. ; Dipanda A. ; Vétongnon K.. - : IEEE, 2005 - ISBN 2-9525435-0 Rozsah stran s. 86-89 Poč.str. 4 s. Akce IEEE SITIS 2005. International Conference on Signal & Image Technology and Internet Based Systems /1./ Datum konání 27.11.2005-01.12.2005 Místo konání Yaoundé Země CM - Kamerun Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova neural networks ; associative memory ; Boolean factor analysis ; text mining Vědní obor RIV BA - Obecná matematika CEP 1M0567 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy 1M0554 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy EID SCOPUS 44649183419 Anotace Possible application of a new neural network suitable for binary factorization of signals of large dimension and complexity is introduced. We developed the new recall procedure of Hoppfield-like associative memory which allows search all attractors corresponding to factors (a true attractor). Necessary separation of spurious attractors is based on calculation of their Lyapunov function. Being applied to textual data the procedure allows to reveal groups of highly correlated words (factors) which frequently occur in documents jointly and represent topics of that documents. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2006
Počet záznamů: 1