Počet záznamů: 1
Evolutionary learning of regularization networks with product kernel units
- 1.
SYSNO ASEP 0369174 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Evolutionary learning of regularization networks with product kernel units Tvůrce(i) Vidnerová, Petra (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Neruda, Roman (UIVT-O) SAI, RID, ORCIDZdroj.dok. Systems, Man and Cybernetics. - Piscataway : IEEE, 2011 - ISSN 1062-922X - ISBN 978-1-4577-0652-3 Rozsah stran s. 638-643 Poč.str. 6 s. Akce SMC 2011. International Conference on Systems, Man and Cybernetics Datum konání 09.10.2011-12.10.2011 Místo konání Anchorage Země US - Spojené státy americké Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova genetic algorithms ; kernel functions ; regularization networks Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GAP202/11/1368 GA ČR - Grantová agentura ČR KJB100300804 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000298615101031 EID SCOPUS 83755183830 DOI 10.1109/ICSMC.2011.6083783 Anotace This paper deals with learning possibilities of regularization networks with product kernel units. Approximation problems formulated as regularized minimization problems with kernel-based stabilizers lead to solutions of the shape of linear combination of kernel functions. These can be expressed as one-hidden layer feed-forward neural network schemes, called regularization networks. We propose a novel evolutionary algorithm utilizing for regularization networks with product kernels. This algorithm utilizes genetic search for suitable network parameters as well as kernel functions. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2012
Počet záznamů: 1