Počet záznamů: 1
Recurrent Neural Network Based Boolean Factor Analysis and its Application to Word Clustering
- 1.
SYSNO ASEP 0321649 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Recurrent Neural Network Based Boolean Factor Analysis and its Application to Word Clustering Překlad názvu Booleovská faktorová analýza založená na rekurentní neuronové síti a její aplikace na shlukování slov Tvůrce(i) Frolov, A. A. (RU)
Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Polyakov, P.Y. (RU)Zdroj.dok. IEEE Transactions on Neural Networks - ISSN 1045-9227
Roč. 20, č. 7 (2009), s. 1073-1086Poč.str. 14 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova recurrent neural network ; Hopfield-like neural network ; associative memory ; unsupervised learning ; neural network architecture ; neural network application ; statistics ; Boolean factor analysis ; concepts search ; information retrieval Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP 1M0567 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000267941800002 EID SCOPUS 67949118777 DOI 10.1109/TNN.2009.2016090 Anotace Neural network based algorithm for word clustering as an extension of the neural network based Boolean factor analysis algorithm is introduced. Technique based on a Bayesian procedure has been developed to provide a complete description of factors in terms of component probability and to enhance the accuracy of classification of documents. Method is applied to two types of textual data on Neural Networks in two different languages. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2010
Počet záznamů: 1