Počet záznamů: 1
Genetic Algorithm with Species for Regularization Network Metalearning
- 1.
SYSNO ASEP 0348394 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Genetic Algorithm with Species for Regularization Network Metalearning Tvůrce(i) Vidnerová, Petra (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Neruda, Roman (UIVT-O) SAI, RID, ORCIDZdroj.dok. Informačné Technológie - Aplikácie a Teória. - Seňa : Pont, 2010 / Pardubská D. - ISBN 978-80-970179-3-4 Rozsah stran s. 111-116 Poč.str. 6 s. Akce ITAT 2010. Conference on Theory and Practice of Information Technologies Datum konání 21.09.2010-25.09.2010 Místo konání Smrekovica Země SK - Slovensko Typ akce EUR Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. SK - Slovensko Klíč. slova regularization networks ; kernel functions ; genetic algorithms Vědní obor RIV IN - Informatika CEP KJB100300804 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) Anotace Regularization networks are one of the important methods for supervised learning. They benefit from very good theoretical background, although the presence of metaparameters is their drawback. The metaparameters are typically supposed to be given in advance and come ready as an input of the algorithm. Typically, they are set based on the task context by an experienced user. In this paper, we develop a method for finding optimal values of metaparameters, namely the type of kernel function, kernel parameters and regularization parameter. The method is based on co-evolutionary genetic algorithms with different species for different kind Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2011
Počet záznamů: 1