Výsledky vyhledávání
- 1.0572576 - ÚI 2024 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Approximation of Classifiers by Deep Perceptron Networks.
Neural Networks. Roč. 165, August 2023 (2023), s. 654-661. ISSN 0893-6080. E-ISSN 1879-2782
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA22-02067S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Approximation by deep networks * Probabilistic bounds on approximation errors * Random classifiers * Concentration of measure * Method of bounded differences * Growth functions
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 7.8, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
https://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2023.06.004
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0343221 - 2.0543168 - ÚI 2022 RIV DE eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Correlations of Random Classifiers on Large Data Sets.
Soft Computing. Roč. 25, č. 19 (2021), s. 12641-12648. ISSN 1432-7643. E-ISSN 1433-7479
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Random classifiers * Optimization of feedforward networks * Binary classification * Concentration of measure * Method of bounded differences
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 3.732, rok: 2021
Způsob publikování: Omezený přístup
http://dx.doi.org/10.1007/s00500-021-05938-4
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0320443 - 3.0505027 - ÚI 2020 GB eng J - Článek v odborném periodiku
Hlaváčková-Schindler, Kateřina - Sanguineti, M.
Bounds on the complexity of neural-network models and comparison with linear methods.
International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. Roč. 17, č. 2 (2003), s. 179-194. ISSN 0890-6327. E-ISSN 1099-1115
Klíčová slova: adaptive-control * system-identification * approximation * rates * non-linear models * polynomially bounded complexity * curse of dimensionality * neural networks
Impakt faktor: 0.602, rok: 2003
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0296550 - 4.0485611 - ÚI 2020 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Classification by Sparse Neural Networks.
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Roč. 30, č. 9 (2019), s. 2746-2754. ISSN 2162-237X. E-ISSN 2162-2388
Grant CEP: GA ČR GA15-18108S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Binary classification * Chernoff–Hoeffding bound * dictionaries of computational units * feedforward networks * measures of sparsity
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 8.793, rok: 2019
Způsob publikování: Omezený přístup
http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2018.2888517
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0280566Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0485611-a.pdf 18 458.9 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 5.0473964 - ÚI 2018 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Probabilistic Lower Bounds for Approximation by Shallow Perceptron Networks.
Neural Networks. Roč. 91, July (2017), s. 34-41. ISSN 0893-6080. E-ISSN 1879-2782
Grant CEP: GA ČR GA15-18108S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: shallow networks * perceptrons * model complexity * lower bounds on approximation rates * Chernoff-Hoeffding bounds
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 7.197, rok: 2017
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0271067Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0473964.pdf 16 549.9 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 6.0446410 - ÚI 2016 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Model Complexities of Shallow Networks Representing Highly Varying Functions.
Neurocomputing. Roč. 171, 1 January (2016), s. 598-604. ISSN 0925-2312. E-ISSN 1872-8286
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LD13002
Grant ostatní: grant for Visiting Professors(IT) GNAMPA-INdAM
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: shallow networks * model complexity * highly varying functions * Chernoff bound * perceptrons * Gaussian kernel units
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 3.317, rok: 2016
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0248405Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0446410.pdf 23 393.9 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 7.0405215 - UIVT-O 330387 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Learning with Generalization Capability by Kernel Methods of Bounded Complexity.
[Učení se schopností generalizace pomocí jádrových metod omezené složitosti.]
Journal of Complexity. Roč. 21, č. 3 (2005), s. 350-367. ISSN 0885-064X. E-ISSN 1090-2708
Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300419
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: supervised learning * generalization * model complexity * kernel methods * minimization of regularized empirical errors * upper bounds on rates of approximate optimization
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Impakt faktor: 1.186, rok: 2005
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125406Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0405215.pdf 0 1.1 MB Autorský preprint povolen - 8.0405000 - UIVT-O 330100 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Error Estimates for Approximate Optimization by the Extended Ritz Method.
[Odhady chyb při přibližné optimalizaci rozšířenou Ritzovou metodou.]
SIAM Journal on Optimization. Roč. 15, č. 2 (2005), s. 461-487. ISSN 1052-6234. E-ISSN 1095-7189
Grant CEP: GA ČR GA201/02/0428
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: functional optimization * rates of convergence of suboptimal solutions * (extended) Ritz method * curse of dimensionality * convex best approximation problems * learning from data by kernel methods
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Impakt faktor: 1.238, rok: 2005
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125220Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0405000.pdf 2 1.3 MB Autorský preprint povolen - 9.0404820 - UIVT-O 220809 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Kainen, P.C. - Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Rates of Minimization of Error Functionals over Boolean Variable-Basis Functions.
[Rychlost minimalizace chybových funkcionálů na booleovských funkcích s proměnnou bází.]
Journal of Mathematical Modelling and Algorithms. Roč. 4, č. 4 (2005), s. 355-368. ISSN 1570-1166
Grant CEP: GA ČR GA201/02/0428; GA ČR GA201/05/0557
Grant ostatní: Area MC 6(EU) Project 22
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: high-dimensional optimization * minimizing sequences * Boolean decision functions * decision tree
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125053 - 10.0403955 - UIVT-O 20010015 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Bounds on Rates of Variable-Basis and Neural-Network Approximation.
IEEE Transactions on Information Theory. Roč. 47, č. 6 (2001), s. 2659-2665. ISSN 0018-9448. E-ISSN 1557-9654
Grant CEP: GA ČR GA201/00/1482
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: approximation by variable-basis functions * bounds on rates of approximation * complexity of neural networks * high-dimensional optimal decision problems
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Impakt faktor: 2.077, rok: 2001
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124240