Počet záznamů: 1
Comparison of Two Neural Networks Approaches to Boolean Matrix Factorization
- 1.
SYSNO ASEP 0328074 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Comparison of Two Neural Networks Approaches to Boolean Matrix Factorization Překlad názvu Srovnání dvou neuronových přístupů k boolevským rozkladům matic Tvůrce(i) Polyakov, P.Y. (RU)
Frolov, A. A. (RU)
Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCIDZdroj.dok. Networked Digital Technologies. - Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2009 / Snášel V. ; Pokorný J. ; Pichappan P. ; El-Qawasmeh E. - ISBN 978-1-4244-4614-8 Rozsah stran s. 316-321 Poč.str. 6 s. Akce NDT 2009. International Conference on Networked Digital Technologies /1./ Datum konání 29.07.2009-31.07.2009 Místo konání Ostrava Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova data mining ; artificial inteligence ; neural networks ; multivariate statistics ; Boolean factor analysis ; Hopfield-like neural networks ; feed forward neural network Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP GA205/09/1079 GA ČR - Grantová agentura ČR 1M0567 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000279656200052 EID SCOPUS 70450205917 DOI 10.1109/NDT.2009.5272136 Anotace In this paper we compare two new neural networks methods, aimed at solving the problem of optimal binary matrix Boolean factorization or Boolean factor analysis. Neural network based Boolean factor analysis is a suitable method for a very large binary data sets mining including web. Two types of neural networks based Boolean factor analyzers are analyzed. One based on feed forward neural network and second based on Hopfield-like recurrent neural network. We show that both methods give good results when processed data have a simple structure. But as the complexity of data structure grows, method based on feed forward neural network loses the ability to solve the Boolean factor analysis. In the method, based on the Hopfield like recurrent neural network, this effect is not observed. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2010
Počet záznamů: 1