Výsledky vyhledávání
- 1.0490841 - ÚI 2019 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
Deep Networks with RBF Layers to Prevent Adversarial Examples.
Artificial Intelligence and Soft Computing. Cham: Springer, 2018 - (Rutkowski, L.; Scherer, R.; Korytkowski, M.; Pedrycz, W.; Tadeusiewicz, R.; Zurada, J.), s. 257-266. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 10841. ISBN 978-3-319-91252-3. ISSN 0302-9743. E-ISSN 1611-3349.
[ICAISC 2018. International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /17./. Zakopane (PL), 03.06.2018-07.06.2018]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Adversarial examples * RBF networks * Deep neural networks * Convolutional networks
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0284980 - 2.0447915 - ÚI 2016 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kopal, V. - Holeňa, Martin
Comparing Non-Linear Regression Methods on Black-Box Optimization Benchmarks.
Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015 - (Yaghob, J.), s. 135-142. CEUR Workshop Proceedings, V-1422. ISBN 978-1-5151-2065-0. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2015. Conference on Theory and Practice of Information Technologies /15./. Slovenský Raj (SK), 17.09.2015-21.09.2015]
Grant ostatní: GA UK(CZ) SVV 260224
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: non-linear regression * gaussian process * SVM regression * RBF networks * black-box optimization
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0249670Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0447915.pdf 0 5.9 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 3.0405327 - UIVT-O 330699 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kudová, Petra
Comparison of Kernel Based Regularization Networks and RBF Networks.
[Srovnání jádrových regularizačních sítí a sítí typu RBF.]
ITAT 2004. Information Technologies - Applications and Theory. Košice: Prírodovedecká fakulta, Univerzita P. J. Šafárika, 2004 - (Vojtáš, P.), s. 59-68. ISBN 80-7097-589-X.
[ITAT 2004. Popradské Pleso (SK), 15.09.2004-19.09.2004]
Grant CEP: GA ČR GA201/02/0428
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1030915
Klíčová slova: learning from examples * regularization networks * RBF networks
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125500 - 4.0404886 - UIVT-O 20020228 RIV CZ eng J - Článek v odborném periodiku
Neruda, Roman - Kudová, Petra
Hybrid Learning of RBF Networks.
Neural Network World. Roč. 12, č. 6 (2002), s. 573-585. ISSN 1210-0552
Grant CEP: GA ČR GA201/00/1489
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: neural networks * RBF networks * gradient algorithm * three step learning * genetic algorithm
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0003463 - 5.0404628 - UIVT-O 20020040 RIV NL eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Coufal, David
Incremental Structure Learning of Three-Layered Gaussian RBF Networks.
Computational Science. Berlin: Springer, 2002 - (Sloot, P.; Tan, C.; Dongarra, J.; Hoekstra, A.), s. 584-593. Lecture Notes in Computer Science, 2331. ISBN 3-540-43594-8. ISSN 0302-9743.
[ICCS 2002. International Conference. Amsterdam (NL), 21.04.2002-24.04.2002]
Grant CEP: GA ČR GA201/00/1489
Klíčová slova: structure learning * RBF networks * incremental learning
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124870 - 6.0404072 - UIVT-O 20000197 CZ eng V - Výzkumná zpráva
Šíma, Jiří
The Computational Theory of Neural Networks.
Prague: ICS AS CR, 2000. 31 s. Technical Report, V-823.
Grant CEP: GA ČR GA201/98/0717; GA AV ČR IAB2030007
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: neural networks * perceptrons * RBF networks * winner-take-all networks * spiking neurons * computational power
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124344Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup v823-00.pdf 18 342.6 KB Jiná povolen - 7.0402250 - UIVT-O 950008 BE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Approximation of Functions by Gaussian RBF Networks with Bounded Number of Hidden Units.
ESANN'95. 3rd European Symposium on Artificial Neural Networks. Proceedings. Brussels: D facto, 1995 - (Verleysen, M.), s. 321-326. ISBN 2-9600049-3-0.
[ESANN'95. European Symposium on Artificial Neural Networks /3./. Brussels (BE), 19.04.1995-21.04.1995]
Grant CEP: GA ČR GA201/93/0427; GA AV ČR IA23057
Klíčová slova: approximation of functions * Gaussian RBF networks * bounded number of hidden units
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0122657Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0402250.pdf 0 785 KB Vydavatelský postprint povolen - 8.0389195 - ÚI 2013 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Bajer, Lukáš - Holeňa, Martin
Surrogate Model for Mixed-Variables Evolutionary Optimization Based on GLM and RBF Networks.
SOFSEM 2013. Theory and Practice of Computer Science. Berlin: Springer, 2013 - (van Emde Boas, P.; Groen, F.; Italiano, G.; Nawrocki, J.; Sack, H.), s. 481-490. Lecture Notes in Computer Science, 7741. ISBN 978-3-642-35842-5. ISSN 0302-9743.
[SOFSEM 2013. Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science /39./. Špindlerův Mlýn (CZ), 26.01.2013-31.01.2013]
Grant CEP: GA ČR GAP202/11/1368; GA ČR GA201/08/0802
Grant ostatní: GA UK(CZ) 278511/2011
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: surrogate modelling * RBF networks * genetic algorithms * mixed-variables optimization * continuous and discrete variables
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0218075Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0389195.pdf 0 218.2 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 9.0384877 - ÚI 2013 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Bajer, Lukáš - Holeňa, Martin
RBF-based surrogate model for evolutionary optimization.
Information Technologies - Applications and Theory. Seňa: PONT s.r.o., 2012 - (Horváth, T.), s. 3-8. ISBN 978-80-971144-0-4.
[ITAT 2012. Conference on Theory and Practice of Information Technologies. Ždiar (SK), 17.09.2012-21.09.2012]
Grant CEP: GA ČR GA201/08/0802
Grant ostatní: GA UK(CZ) 278511/2011
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: surrogate models * mixed-variable optimization * rbf networks * evolutionary optimization
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0007325Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0384877.pdf 0 483.1 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 10.0383869 - ÚI 2013 HU eng A - Abstrakt
Kůrková, Věra
Some Comparison of Capabilities of Radial and Kernel Networks.
Workshop on Computational Intelligence. Budapest, 2012. s. 15-15.
[Workshop on Computational Intelligence in Honor of László T. Kóczy on his 60th Birthday. 22.11.2012, Budapest]
Grant CEP: GA ČR GAP202/11/1368
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: RBF networks * kernel networks * universal approximations
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0213675