Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0367890 - ÚI 2012 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Šíma, Jiří
    Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons with an Additional Penalty Term.
    Prague: ICS AS CR, 2011. 13 s. Technical Report, V-1125.
    Grant CEP: GA ČR GAP202/10/1333
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: spiling neuron * back-propagation * SpikeProp * gradient learning * penalty term
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0202406
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    v1125-11.pdf19333 KBJinápovolen
     
     
  2. 2.
    0318940 - ÚI 2009 SIGLE CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Šíma, Jiří
    Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons (Revised Version).
    Prague: ICS AS CR, 2009. 12 s. Technical Report, V-1045.
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300517
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: spiking neuron * back-propagation * SpikeProp * gradient learning
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0168229
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    v1045-09.pdf19328.2 KBJinápovolen
     
     
  3. 3.
    0318366 - ÚI 2010 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Šíma, Jiří
    Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons.
    [Gradientní učení sítí hladce pulzních neuronů.]
    Advances in Neuro-Information Processing. Revised Selected Papers Part II. Berlin: Springer, 2009 - (Köppen, M.; Kasabov, N.; Coghill, G.), s. 179-186. Lecture Notes in Computer Science, 5507. ISBN 978-3-642-03039-0.
    [ICONIP 2008. International Conference on Neural Information Processing /15./. Auckland (NZ), 25.11.2008-28.11.2008]
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300517; GA MŠMT(CZ) 1M0545
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: spiking neuron * back-propagation * SpikeProp * gradient learning
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0167808
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0318366.pdf0403.7 KBAutorský preprintpovolen
     
     
  4. 4.
    0311043 - ÚI 2009 NZ eng A - Abstrakt
    Šíma, Jiří
    Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons.
    Neural Information Processing. Auckland: KEDRI, 2008.
    [ICONIP 2008. International Conference on Neural Information Processing /15./. 25.11.2008-28.11.2008, Auckland]
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300517; GA MŠMT(CZ) 1M0545
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: spiking neuron * back-propagation * SpikeProp * gradient learning
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0162759
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0311043.pdf0115.4 KBAutorský preprintpovolen
     
     
  5. 5.
    0088406 - ÚI 2008 SIGLE CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Šíma, Jiří
    Gradient Learning in Networks of Smoothly Spiking Neurons.
    Prague: ICS AS CR, 2007. 9 s. Technical Report, V-1004.
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300517
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: spiking neuron * back-propagation * SpikeProp * gradient learning
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0149949
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    v1004-07.pdf0148.4 KBJinávyžádat
     
     
  6. 6.
    0041991 - NHÚ 2007 RIV CZ eng J - Článek v odborném periodiku
    Slobodyan, Sergey - Bogomolova, Anna - Kolyuzhnov, Dmitri
    Stochastic gradient versus recursive least squares learning.
    [Proces učení: stochastický gradient versus rekurzivní nejmenší čtverce.]
    CERGE-EI Working Paper Series. -, č. 309 (2006), s. 1-21. ISSN 1211-3298
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z70850503
    Klíčová slova: constant gain adaptive learning * stochastic gradient learning * recursive least squares
    Kód oboru RIV: AH - Ekonomie
    http://www.cerge-ei.cz/pdf/wp/Wp309.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0135318
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    Wp309.pdf0898 KBVydavatelský postprintpovolen
     
     


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