Výsledky vyhledávání
- 1.0373097 - ÚI 2012 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Gnecco, G. - Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Accuracy of approximations of solutions to Fredholm equations by kernel methods.
Applied Mathematics and Computation. Roč. 218, č. 14 (2012), s. 7481-7497. ISSN 0096-3003. E-ISSN 1873-5649
Grant CEP: GA ČR GAP202/11/1368; GA MŠMT OC10047
Grant ostatní: CNR-AV ČR(CZ-IT) Project 2010–2012 “Complexity of Neural-Network and Kernel Computational Models
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: approximate solutions to integral equations * radial and kernel-based networks * Gaussian kernels * model complexity * analysis of algorithms
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 1.349, rok: 2012
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0206253 - 2.0360287 - ÚI 2012 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Gnecco, G. - Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Can Dictionary-based Computational Models Outperform the Best Linear Ones?
Neural Networks. Roč. 24, č. 8 (2011), s. 881-887. ISSN 0893-6080. E-ISSN 1879-2782
Grant CEP: GA MŠMT OC10047
Grant ostatní: CNR - AV ČR project 2010-2012(XE) Complexity of Neural-Network and Kernel Computational Models
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: dictionary-based approximation * linear approximation * rates of approximation * worst-case error * Kolmogorov width * perceptron networks
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 2.182, rok: 2011
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0197874 - 3.0350421 - ÚI 2011 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Gnecco, G. - Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Some Comparisons of Complexity in Dictionary-Based and Linear Computational Models.
Neural Networks. Roč. 24, č. 2 (2011), s. 171-182. ISSN 0893-6080. E-ISSN 1879-2782
Grant CEP: GA ČR GA201/08/1744
Grant ostatní: CNR - AV ČR project 2010-2012(XE) Complexity of Neural-Network and Kernel Computational Models
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: linear approximation schemes * variable-basis approximation schemes * model complexity * worst-case errors * neural networks * kernel models
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 2.182, rok: 2011
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0190434