Výsledky vyhledávání
- 1.0485613 - 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/11104/0280569Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0485613-afin.pdf 12 608 KB stránkovaná, finální verze Vydavatelský postprint vyžádat 0485613.pdf 5 330.3 KB Autorský preprint vyžádat - 2.0478625 - ÚI 2018 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Bounds on Sparsity of One-Hidden-Layer Perceptron Networks.
Proceedings ITAT 2017: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017 - (Hlaváčová, J.), s. 100-105. CEUR Workshop Proceedings, V-1885. ISBN 978-1974274741. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2017. Conference on Theory and Practice of Information Technologies - Applications and Theory /17./. Martinské hole (SK), 22.09.2017-26.09.2017]
Grant CEP: GA ČR GA15-18108S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: shallow perceptron networks * sparse networks * pseudo-noise sequences * variational norm
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-1885/100.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274766Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0478625.pdf 2 309.1 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 3.0474092 - ÚI 2019 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra
Constructive Lower Bounds on Model Complexity of Shallow Perceptron Networks.
Neural Computing & Applications. Roč. 29, č. 7 (2018), s. 305-315. ISSN 0941-0643. E-ISSN 1433-3058
Grant CEP: GA ČR GA15-18108S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: shallow and deep networks * model complexity and sparsity * signum perceptron networks * finite mappings * variational norms * Hadamard matrices
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 4.664, rok: 2018
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0271209Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0474092.pdf 8 495.8 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 4.0447921 - ÚI 2016 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Limitations of One-Hidden-Layer Perceptron Networks.
Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015 - (Yaghob, J.), s. 167-171. CEUR Workshop Proceedings, V-1422. ISBN 978-1-5151-2065-0. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2015. Conference on Theory and Practice of Information Technologies /15./. Slovenský Raj (SK), 17.09.2015-21.09.2015]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LD13002
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: perceptron networks * model complexity * representations of finite mappings by neural networks
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0249675Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup a0447921.pdf 0 606.5 KB Vydavatelský postprint vyžádat - 5.0432428 - ÚI 2015 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Representations of Boolean Functions by Perceptron Networks.
ITAT 2014. Information Technologies - Applications and Theory. Part II. Prague: Institute of Computer Science AS CR, 2014 - (Kůrková, V.; Bajer, L.; Peška, L.; Vojtáš, R.; Holeňa, M.; Nehéz, M.), s. 68-70. ISBN 978-80-87136-19-5.
[ITAT 2014. European Conference on Information Technologies - Applications and Theory /14./. Demänovská dolina (SK), 25.09.2014-29.09.2014]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LD13002
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: perceptron networks * model complexity * Boolean functions
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0236782Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0432428.pdf 3 58 KB Vydavatelský postprint povolen - 6.0405446 - UIVT-O 330821 RIV AT eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Minimization of Empirical Error over Perceptron Networks.
[Minimalizace empirické chyby na perceptronových sítích.]
Adaptive and Natural Computing Algorithms. Wien: Springer-Verlag, 2005 - (Ribiero, B.; Albrecht, R.; Dobnikar, A.; Pearson, D.; Steele, N.), s. 46-49. ISBN 3-211-24934-6.
[ICANNGA'2005 /7./. Coimbra (PT), 21.03.2005-23.03.2005]
Grant CEP: GA ČR GA201/05/0557
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: supervised learning * perceptron networks * approximate optimization
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125610 - 7.0404321 - UIVT-O 20020144 RIV GB eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra
Approximation by Perceptron Networks.
Algorithms for Approximation IV. Proceedings of the International Symposium. Huddersfield: University of Huddersfield, 2002 - (Levesley, J.; Anderson, I.; Mason, J.), s. 454-460
[International Symposium on Algorithms for Approximation /4./. Huddersfield (GB), 16.07.2001-20.07.2001]
Grant CEP: GA ČR GA201/99/0092; GA ČR GA201/02/0428
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: perceptron networks * rates of approximation * best approximation
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124580 - 8.0404319 - UIVT-O 20010102 RIV AT eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Tight Bounds on Rates of Neural-Network Approximation.
Artificial Neural Networks - ICANN'2001. Berlin: Springer-Verlag, 2001 - (Dorffner, G.; Bischof, H.; Hornik, K.), s. 277-282. Lecture Notes in Computer Science, 2130. ISBN 3-540-42486-5. ISSN 0302-9743.
[ICANN 2001 International Conference on Artificial Neural Networks /11./. Vienna (AT), 21.08.2001-25.08.2001]
Grant CEP: GA ČR GA201/00/1489
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: complexity of neural networks * rates of approximation * perceptron networks
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124578 - 9.0404318 - UIVT-O 20030003 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kainen, P.C. - Kůrková, Věra - Vogt, A.
Best Approximation by Linear Combinations of Characteristic Functions of Half-Spaces.
Journal of Approximation Theory. Roč. 122, č. 2 (2003), s. 151-159. ISSN 0021-9045. E-ISSN 1096-0430
Grant CEP: GA ČR GA201/99/0092; GA ČR GA201/02/0428
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: best approximation * proximinal * approximatively compact * boundedly compact * heaviside perceptron networks * plane waves
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Impakt faktor: 0.528, rok: 2003
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124577 - 10.0403860 - UIVT-O 20000039 RIV FR eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Some Comparisons of the Worst-Case Errors in Linear and Neural Network Approximation.
Proceedings CD of the Fourteenth International Symposium of Mathematical Theory of Networks and Systems. Perpignan: Université de Perpignan, 2000, nestr.
[MTNS'2000. International Symposium of Mathematical Theory of Networks and Systems /14./. Perpignan (FR), 19.06.2000-23.06.2000]
Grant CEP: GA ČR GA201/99/0092
Grant ostatní: MURST(IT) 96.02472.CT07; MURST(IT) 97.00048.PF42
Výzkumný záměr: AV0Z1030915
Klíčová slova: linear and neural approximation * Kolmogorov n-width * dimension-independent approximation * one-hidden-layer perceptron networks * curse of dimensionality
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0124148