Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0562371 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Tumpach, Jiří - Holeňa, Martin
    On Combining Robustness and Regularization in Training Multilayer Perceptrons over Small Data.
    2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) Proceedings. Piscataway: IEEE, 2022. ISBN 978-1-7281-8671-9.
    [IJCNN 2022: International Joint Conference on Neural Networks /35./. Padua (IT), 18.07.2022-23.07.2022]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA22-02067S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: feedforward networks * nonlinear regression * outliers * robust neural networks * trend estimation
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://dx.doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892838
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0334710
     
     
  2. 2.
    0555825 - ÚTIA 2023 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Vidnerová, P.
    On kernel-based nonlinear regression estimation.
    The 15th International Days of Statistics and Economics Conference Proceedings. Slaný: Melandrium, 2021 - (Löster, T.; Pavelka, T.), s. 450-459. ISBN 978-80-87990-25-4.
    [International Days of Statistics and Economics /15./. Prague (CZ), 09.09.2021-11.09.2021]
    Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Nonlinear regression * machine learning * kernel smoothing * regularization * regularization networks
    Obor OECD: Applied mathematics
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2021/SI/kalina-0555825.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330279
     
     
  3. 3.
    0553224 - ÚI 2022 RIV RS eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan
    Regression Modelling as a Basis of Clinical Decision Support.
    PaKSoM 2021. Proceedings of the 3rd Virtual International Conference Path to a Knowledge Society - Managing Risks and Innovation. Niš: Complex Systems Research Centre and Mathematical Institute of the Serbian Academy of Sciences and Arts, 2021 - (Stanković, M.; Nikolić, V.), s. 97-104. ISBN 978-86-80593-72-2.
    [PaKSoM 2021: Virtual International Conference Path to a Knowledge Society - Managing Risks and Innovation /3./. Virtual (RS), 15.11.2021-16.11.2021]
    Grant CEP: GA MZd(CZ) NU21-08-00432
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: clinical decision making * machine learning * data mining * nonlinear regression * Big Data analytics * predictive analytics * healthcare * medical informatics * COVID-19 pandemic
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://paksom.cosrec.org/wp-content/uploads/2022/02/PaKSoM2021.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0328218
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0553224-aoa.pdf7380.3 KBVolně onlineVydavatelský postprintpovolen
     
     
  4. 4.
    0551774 - ÚI 2022 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
    On kernel-based nonlinear regression estimation.
    The 15th International Days of Statistics and Economics Conference Proceedings. Slaný: Melandrium, 2021 - (Löster, T.; Pavelka, T.), s. 450-459. ISBN 978-80-87990-25-4.
    [International Days of Statistics and Economics /15./. Prague (CZ), 09.09.2021-11.09.2021]
    Grant CEP: GA ČR GA21-05325S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: nonlinear regression * machine learning * kernel smoothing * regularization * regularization networks
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://msed.vse.cz/msed_2021/sbornik/toc.html
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0326994
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0551774-afin.pdf2374.3 KBVolně onlineVydavatelský postprintpovolen
     
     
  5. 5.
    0544178 - ÚI 2022 RIV CZ eng A - Abstrakt
    Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
    On Robust Training of Regression Neural Networks.
    IWFOS 2021. Book of Abstracts. Brno: MUNI Faculty of Science, 2021. s. 35-35.
    [IWFOS 2020/2021: International Workshop on Functional and Operatorial Statistics /5./. 23.06.2021-25.06.2021, Online]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: neural networks * robustness * nonlinear regression quantiles
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://iwfos2021.sci.muni.cz/media/3326670/iwfos2021-book-of-abstracts.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0321234
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0544178-aw.pdf2125.6 KBvolně onlineVydavatelský postprintpovolen
     
     
  6. 6.
    0544026 - ÚI 2022 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Vidnerová, Petra - Tichavský, Jan
    A Comparison of Trend Estimators under Heteroscedasticity.
    Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2021 Proceedings, Part I. Cham: Springer, 2021 - (Rutkowski, L.; Scherer, R.; Korytkowski, M.; Pedrycz, W.; Tadeusiewicz, R.; Zurada, J.), s. 89-98. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 12854. ISBN 978-3-030-87985-3. ISSN 0302-9743.
    [ICAISC 2021: The International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /20./. Zakopane / Virtual (PL), 20.06.2021-24.06.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Nonlinear regression * Robust neural networks * Taut string * Outliers * Heteroscedasticity
    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/11104/0321087
     
     
  7. 7.
    0541777 - ÚI 2022 RIV SG eng J - Článek v odborném periodiku
    Kalina, Jan - Neoral, Aleš - Vidnerová, Petra
    Effective Automatic Method Selection for Nonlinear Regression Modeling.
    International Journal of Neural Systems. Roč. 31, č. 10 (2021), č. článku 2150020. ISSN 0129-0657. E-ISSN 1793-6462
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: metalearning * nonlinear regression * robust statistical estimation * feature selection * AutoML
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 6.325, rok: 2021
    Způsob publikování: Omezený přístup
    http://dx.doi.org/10.1142/S0129065721500209
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0319314
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0541777-afin.pdf62.8 MBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  8. 8.
    0532797 - ÚI 2021 RIV CZ eng L4 - Software
    Tichavský, Jan - Kalina, Jan
    Robust interquantile multilayer perceptron 1.0.
    Interní kód: Interquantile 1.0 ; 2020
    Technické parametry: Kód v Pythonu je samostatně spustitelný. Je třeba, aby uživatel instaloval v Pythonu math, NumPy, TensorFlow a Keras. Spuštění kódu je přímočaré podle dokumentace. Dostupné pod licencí MIT.
    Ekonomické parametry: Software umožňuje uživateli provést robustní trénování neuronových sítí založené na vhodných (spolehlivých) pozorováních mezi dvěma nelineárními regresními kvantily. Kód je implementován velmi efektivně a přehledně. Práce s kódem je tak výpočetně rychlejší oproti jiným implementacím, které využívají komplikované a tedy zdlouhavé postupy.
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: neuronové sítě * nelineární regresní kvantily * robustnost * odlehlé hodnoty * neural networks * nonlinear regression quantiles * robustness * outliers
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://github.com/Veragin/Interquantile-multilayer-perceptron
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0311194
     

    Vědecká data: Githhub.com
     
  9. 9.
    0525292 - ÚI 2021 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
    On Robust Training of Regression Neural Networks.
    Functional and High-Dimensional Statistics and Related Fields. Cham: Springer, 2020 - (Aneiros, G.; Horová, I.; Hušková, M.; Vieu, P.), s. 145-152. Contributions to Statistics. ISBN 978-3-030-47755-4. ISSN 1431-1968.
    [IWFOS 2020/2021: International Workshop on Functional and Operatorial Statistics /5./. Online (CZ), 23.06.2021-25.06.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Neural networks * Nonlinear regression * Nonlinear quantiles * Robustness * Optimization
    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/11104/0309464
     
     
  10. 10.
    0524791 - ÚI 2021 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
    A Metalearning Study for Robust Nonlinear Regression.
    Proceedings of the 21st EANN (Engineering Applications of Neural Networks) 2020 Conference. Cham: Springer, 2020 - (Iliadis, L.; Parvanov Angelov, P.; Jayne, C.; Pimenidis, E.), s. 499-510. Proceedings of the International Neural Networks Society. ISBN 978-3-030-48790-4. ISSN 2661-8141.
    [EANN 2020: International Conference on Engineering Applications of Neural Networks /21./. Halkidiki (GR), 05.06.2020-07.06.2020]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Metalearning * Nonlinear regression * Robust
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-48791-1_39
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0309080
     
     

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.