Počet záznamů: 1
Strictly modular probabilistic neural networks for pattern recognition
- 1.
SYSNO ASEP 0411265 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Ostatní články Název Strictly modular probabilistic neural networks for pattern recognition Tvůrce(i) Grim, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
Just, P. (CZ)
Pudil, Pavel (UTIA-B) RIDZdroj.dok. Neural Network World. - : Ústav informatiky AV ČR, v. v. i. - ISSN 1210-0552
Roč. 13, č. 6 (2003), s. 599-615Poč.str. 17 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova neural networks ; distribution mixtures ; pattern recognition Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP GA402/01/0981 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z1075907 - UTIA-B Anotace Considering the statistical pattern recognition we approximate the unknown class-conditional probability distributions by multivariate Bernoulli mixtures. We show that both the parameter optimization based on EM algorithm and the resulting Bayesian decision-making can be realized by a strictly modular probabilistic neural network. The autonomous adaptation of neurons includes only the locally available information. The properties of the sequential learning procedure are illustrated by numerical examples. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
Počet záznamů: 1