Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0493061 - ÚI 2019 RIV SG eng J - Článek v odborném periodiku
    Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
    Kernel Function Tuning for Single-Layer Neural Networks.
    International Journal of Machine Learning and Computing. Roč. 8, č. 4 (2018), s. 354-360. ISSN 2010-3700
    Grant CEP: GA ČR GA15-18108S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: radial basis function networks * shallow neural networks * kernel methods * hyper-parameter tuning
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://www.ijmlc.org/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=79&id=831
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0286524
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0493061.pdf71.3 MBOAVydavatelský postprintpovolen
     
     
  2. 2.
    0405221 - UIVT-O 330398 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
    Neruda, Roman - Kudová, Petra
    Learning Methods for Radial Basis Functions Networks.
    [Metody učení pro neuronové sítě typu RBF.]
    Future Generation Computer Systems. Roč. 21, - (2005), s. 1131-1142. ISSN 0167-739X. E-ISSN 1872-7115
    Grant CEP: GA ČR GP201/03/P163; GA ČR GA201/02/0428
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: radial basis function networks * hybrid supervised learning * genetic algorithms * benchmarking
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Impakt faktor: 0.555, rok: 2005
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125412
     
     
  3. 3.
    0404841 - UIVT-O 20020210 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Neruda, Roman
    Learning of Radial Basis Function Networks: Experimental Results.
    Recent Advances in Computers, Computing and Communications. World Scientific and Engineering Society Press, 2002 - (Mastorakis, N.; Mladenov, V.), s. 241-246. ISBN 960-8052-62-9.
    [World Multi-Conference on Circuits, Systems, Communications and Computeers /6./. Rethymno (GR), 07.07.2002-12.07.2002]
    Grant CEP: GA ČR GA201/01/1192; GA AV ČR IAB1030006
    Výzkumný záměr: AV0Z1030915
    Klíčová slova: radial basis function networks * hybrid learning * soft computing
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0125071
     
     
  4. 4.
    0403069 - UIVT-O 970162 PL eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Beliczynski, B. - Kůrková, Věra
    Incremental Orthogonal Projection Learning of Radial-Basis-Function Networks.
    Proceedings of the Fourth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Control Engineering. Neural Networks. Vol. 2. Szczecin: Szczecin University of Technology, 1997 - (Domek, S.; Emirsajlow, Z.; Kaszynski, R.), s. 717-722. ISBN 83-87423-30-0.
    [MMAR'97. Miedzyzdroje (PL), 26.08.1997-29.08.1997]
    Grant ostatní: KNB Project(PL) 8T11A02311
    Klíčová slova: approximation of finite-domain functions * incremental learning algorithms * radial-basis-function networks
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0123432
     
     
  5. 5.
    0366051 - ÚI 2012 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Some Comparisons of Radial and Kernel Computational Models.
    Informačné technológie - aplikácie a teória. Seňa: PONT s.r.o., 2011 - (Lopatková, M.), s. 11-16. ISBN 978-80-89557-01-1.
    [ITAT 2011. Conference on Theory and Practice of Information Technologies. Ždiar (SK), 17.09.2011-21.09.2011]
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: radial-basis-function networks * kernel networks * Gaussian radial and kernel units
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0201145
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0366051.pdf0310.1 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  6. 6.
    0345155 - ÚI 2011 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Neruda, Roman - Vidnerová, Petra
    Memetic Evolutionary Learning for Local Unit Networks.
    Advances in Neural Networks – ISNN 2010. Vol. 1. Berlin: Springer, 2010 - (Zhang, L.; Lu, B.; Kwok, J.), s. 534-541. Lecture Notes in Computer Science, 6063. ISBN 978-3-642-13277-3. ISSN 0302-9743.
    [ISNN 2010. International Symposium on Neural Networks /7./. Shanghai (CN), 06.06.2010-09.06.2010]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/1744
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: radial basis function networks * evolutionary algorithms * memetic algorithms
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0186486
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0345155.pdf0236.7 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  7. 7.
    0339929 - ÚI 2010 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kainen, P.C. - Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
    Estimates of Approximation Rates by Gaussian Radial-Basis Functions.
    Adaptive and Natural Computing Algorithms. Vol. 2. Berlin: Springer, 2007 - (Beliczynski, B.; Dzielinski, A.; Iwanowski, M.; Ribeiro, B.), s. 11-18. Lecture Notes in Computer Science, 4432. ISBN 978-3-540-71590-0.
    [ICANNGA'2007 /8./. Warsaw (PL), 11.04.2007-14.04.2007]
    Grant CEP: GA ČR GA201/05/0557
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: Gaussian Radial-basis function networks * network complexity * smoothing operators
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0183298
     
     
  8. 8.
    0330008 - ÚI 2010 SK eng A - Abstrakt
    Bajer, L. - Holeňa, Martin
    Improving Genetic Optimization by Means of Radial Basis Function Networks.
    Informačné technológie - Aplikácie a teória. Seňa: Pont, 2009 - (Vojtáš, P.). s. 95-96. ISBN 978-80-970179-1-0.
    [ITAT 2009. Conference on Theory and Practice of Information Theory. 25.09.2009-29.09.2009, Kráľova studňa]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * genetic algorithms * surrogate modelling * radial basis function networks
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0175885
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0330008.pdf2749.7 KBAutorský preprintpovolen
    0330008_poster.pdf1811.7 KBJinápovolen
     
     
  9. 9.
    0321587 - ÚI 2009 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
    Testing Error Estimates for Regularization and Radial Function Networks.
    [Testování odhadů chyb pro regularizační a RBF sítě.]
    Advances in Neural Networks - ISNN 2008. Berlin: Springer, 2008 - (Sun, F.; Zhang, J.; Tan, Y.; Cao, J.; Yu, W.), s. 549-554. Lecture Notes in Computer Science, 5263. ISBN 978-3-540-87731-8.
    [ISNN 2008. International Symposium on Neural Networks /5./. Beijing (CN), 24.09.2008-28.09.2008]
    Grant CEP: GA AV ČR KJB100300804
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: regularization * radial basis function networks * generalization
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0170072
     
     
  10. 10.
    0318622 - ÚI 2009 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Slušný, Stanislav - Neruda, Roman - Vidnerová, Petra
    Comparison of RBF Network Learning and Reinforcement Learning on the Maze Exploration Problem.
    [Porovnání učení RBF sítí a posilovaného učení na problému explorace bludiště.]
    Artificial Neural Networks - ICANN 2008. Vol. Part I. Berlin: Springer, 2008 - (Kůrková, V.; Neruda, R.; Koutník, J.), s. 720-729. Lecture Notes in Computer Science, 5163. ISBN 978-3-540-87535-2.
    [ICANN 2008. International Conference on Artificial Neural Networks /18./. Prague (CZ), 03.09.2008-06.09.2008]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/1744
    Grant ostatní: GA UK(CZ) 7637/2007
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: reinforcement learning * evolutionary robotics * radial basis function networks
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0167986
     
     

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