Počet záznamů: 1
Some Comparisons of Complexity in Dictionary-Based and Linear Computational Models
- 1.
SYSNO ASEP 0350421 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Some Comparisons of Complexity in Dictionary-Based and Linear Computational Models Tvůrce(i) Gnecco, G. (IT)
Kůrková, Věra (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Sanguineti, M. (IT)Zdroj.dok. Neural Networks. - : Elsevier - ISSN 0893-6080
Roč. 24, č. 2 (2011), s. 171-182Poč.str. 12 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. GB - Velká Británie Klíč. slova linear approximation schemes ; variable-basis approximation schemes ; model complexity ; worst-case errors ; neural networks ; kernel models Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GA201/08/1744 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000287910100004 EID SCOPUS 79251629004 DOI 10.1016/j.neunet.2010.10.002 Anotace We compare upper bounds on worst-case errors in variable-basis approximation with lower bounds on such errors for any linear approximator. Using methods from nonlinear approximation and integral representations tailored to computational units, we describe some cases where neural networks outperform any linear approximator. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2011
Počet záznamů: 1