Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0531044 - ÚTIA 2022 RIV SG eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kratochvíl, Václav - Bína, Vladislav - Jiroušek, Radim - Lee, T. R.
    Compositional Models: Iterative Structure Learning from Data.
    Sensor Networks and Signal Processing. vol. 176. Singapore: Springer, 2021 - (Peng, S.; Favorskaya, M.; Chao, H.), s. 379-395. 2190-3018. ISBN 978-981-15-4916-8.
    [Sensor Networks and Signal Processing (SNSP 2019) /2./. Hualien (TW), 19.11.2019-22.11.2019]
    Grant ostatní: GA ČR(CZ) GA19-06569S; Akademie věd - GA AV ČR(CZ) MOST-04-18
    Program: GA
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Compositional models * Structure learning * Decomposability * Likelihood-ratio * Test statistics
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2020/MTR/kratochvil-0531044.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0310094
     
     
  2. 2.
    0477168 - ÚTIA 2018 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Djordjilović, V. - Chiogna, M. - Vomlel, Jiří
    An empirical comparison of popular structure learning algorithms with a view to gene network inference.
    International Journal of Approximate Reasoning. Roč. 88, č. 1 (2017), s. 602-613. ISSN 0888-613X. E-ISSN 1873-4731
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA16-12010S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Bayesian networks * Structure learning * Reverse engineering * Gene networks
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 1.766, rok: 2017
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/MTR/vomlel-0477168.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0273649
     
     
  3. 3.
    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
     
     
  4. 4.
    0404559 - UIVT-O 20010176 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Coufal, David
    Incremental Structure Learning of Wang Neuro-Fuzzy System.
    Prague: ICS AS CR, 2001. 7 s. Technical Report, V-856.
    Grant CEP: GA ČR GA201/00/1489
    Výzkumný záměr: AV0Z1030915
    Klíčová slova: structure learning * neuro-fuzzy system * incremental learning algorithm
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124807
     
     
  5. 5.
    0103435 - UIVT-O 20040176 DE eng A - Abstrakt
    Šimeček, Petr
    Structure Learning with Small Amount of Statistical Data.
    Computational Statistics. Book of Abstracts. Prague: Czech Statistical Society, 2004 - (Antoch, J.). s. 315. ISBN 80-239-3459-7.
    [COMPSTAT 2004. Symposium /16./. 23.08.2004-27.08.2004, Prague]
    Grant CEP: GA MŠMT LN00B107
    Klíčová slova: Bayesian networks * compositional models * structure learning
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0010743
     
     
  6. 6.
    0041397 - ÚTIA 2007 CZ eng K - Konferenční příspěvek (tuzemská konf.)
    Šimeček, Petr
    A Short Note on Structure Learning.
    Proceedings of Contributed Papers. WDS''04. Praha: MATFYZPRESS, 2004 - (Šafránková, J.), s. 84-87. ISBN 80-86732-32-0.
    [Week of Doctoral Students 2004. Prague (CZ), 15.06.2004-18.06.2004]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: graphical models * structure learning
    Kód oboru RIV: BD - Teorie informace
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0134875
     
     


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