Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0427584 - ÚI 2015 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Representations of Highly-Varying Functions by One-Hidden-Layer Networks.
    Artificial Intelligence and Soft Computing Part I. Cham: Springer, 2014 - (Rutkowski, L.; Korytkowski, M.; Scherer, R.; Tadeusiewicz, R.; Zadeh, L.; Zurada, J.), s. 67-76. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 8467. ISBN 978-3-319-07172-5. ISSN 0302-9743.
    [ICAISC 2014. International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /13./. Zakopane (PL), 01.06.2014-05.06.2014]
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LD13002
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: model complexity of neural networks * one-hidden-layer networks * highly-varying functions * tractability of representations of multivariable functions by neural networks
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0233103
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0427584.pdf1203.7 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  2. 2.
    0396115 - ÚI 2014 CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Kůrková, Věra
    Representations of Highly-Varying Functions by One-Hidden-Layer Networks.
    Prague: ICS AS CR, 2013. 10 s. Technical Report, V-1187.
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LD13002
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: model complexity of neural networks * one-hidden-layer networks * highly-varying functions * tractability of representations of multivariable functions by neural networks
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0223955
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    v1187-13.pdf0129.7 KBAutorský preprintvyžádat
     
     
  3. 3.
    0360537 - ÚI 2013 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Model Complexity of Neural Networks in High-Dimensional Approximation.
    Recent Advances in Intelligent Engineering Systems. Vol. 1. Berlin: Springer, 2012 - (Fodor, S.; Klempous, J.; Suárez Araujo, C.), s. 151-160. Studies in Computational Intelligence, 378. ISBN 978-3-642-23228-2. ISSN 1860-949X.
    [INES 2010. International Conference on Intelligent Engineering Systems /14./. Las Palmas de Gran Canaria (ES), 05.05.2010-07.05.2010]
    Grant CEP: GA MŠMT OC10047; GA MŠMT MEB040901
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: model complexity of neural networks * Gaussian radial-basis networks * dependence on input dimension
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0198055
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0360537.pdf0124.2 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  4. 4.
    0328415 - ÚI 2010 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Kainen, P.C. - Kůrková, Věra
    An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation.
    [Integrální horní odhad pro aproximaci neuronovými sítěmi.]
    Neural Computation. Roč. 21, č. 10 (2009), s. 2970-2989. ISSN 0899-7667. E-ISSN 1530-888X
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: model complexity of neural networks * Bochner integral
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Impakt faktor: 2.175, rok: 2009
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0174736
     
     
  5. 5.
    0317780 - ÚI 2009 SIGLE CZ eng V - Výzkumná zpráva
    Kainen, P.C. - Kůrková, Věra
    An integral upper bound for neural-network approximation.
    Prague: ICS AS CR, 2008. 14 s. Technical Report, V-1023.
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: model complexity of neural networks * integral representation in the form of network with infinitely many hidden units * rates of variable-basis approximation * variational norm * Bochner integral * perceptron networks
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0167341
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    v1023-08.pdf15245.9 KBJinápovolen
     
     


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