Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0507969 - ÚI 2020 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Probabilistic Bounds for Approximation by Neural Networks.
    Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Theoretical Neural Computation. Proceedings, Part I. Cham: Springer, 2019 - (Tetko, I.; Kůrková, V.; Karpov, P.; Theis, F.), s. 418-428. Lecture Notes in Computer Science, 11727. ISBN 978-3-030-30486-7. ISSN 0302-9743.
    [ICANN 2019. International Conference on Artificial Neural Networks /28./. Munich (DE), 17.09.2019-19.09.2019]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Approximation of random functions * Feedforward networks * Dictionaries of computational units * High-dimensional geometry * Concentration of measure * Azuma-Hoeffding inequalities
    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/11104/0298932
     
     
  2. 2.
    0493926 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
    Probabilistic Bounds on Complexity of Networks Computing Binary Classification Tasks.
    ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 86-91. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: feedforward networks * binary classification * measures of sparsity * probabilistic bounds * dictionaries of computational units
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-2203/86.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287193
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0493926.pdf5627.8 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  3. 3.
    0493825 - ÚI 2019 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Sparsity and Complexity of Networks Computing Highly-Varying Functions.
    Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018. Proceedings, Part III. Cham: Springer, 2018 - (Kůrková, V.; Manolopoulos, Y.; Hammer, B.; Iliadis, L.; Maglogiannis, I.), s. 534-543. Lecture Notes in Computer Science, 11141. ISBN 978-3-030-01423-0. ISSN 0302-9743.
    [ICANN 2018. International Conference on Artificial Neural Networks /27./. Rhodes (GR), 04.10.2018-07.10.2018]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Shallow and deep networks * Model complexity * Sparsity * Highly-varying functions * Covering numbers * Dictionaries of computational units * Perceptrons
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://www.springer.com/us/book/9783030014230
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0287121
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0493825.pdf4377.7 KBAutorský postprintvyžádat
     
     
  4. 4.
    0485613 - ÚI 2020 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Kůrková, Věra
    Limitations of Shallow Networks Representing Finite Mappings.
    Neural Computing & Applications. Roč. 31, č. 6 (2019), s. 1783-1792. ISSN 0941-0643. E-ISSN 1433-3058
    Grant CEP: GA ČR GA15-18108S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: shallow and deep networks * sparsity * variational norms * functions on large finite domains * finite dictionaries of computational units * pseudo-noise sequences * perceptron networks
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 4.774, rok: 2019
    Způsob publikování: Open access
    http://dx.doi.org/10.1007/s00521-018-3680-1
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0280569
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0485613-afin.pdf12608 KBstránkovaná, finální verzeVydavatelský postprintvyžádat
    0485613.pdf5330.3 KBAutorský preprintvyžádat
     
     
  5. 5.
    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/11104/0280566
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0485611-a.pdf18458.9 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     


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