Výsledky vyhledávání

  1. 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/11104/0280569
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0485613-afin.pdf12608 KBstránkovaná, finální verzeVydavatelský postprintvyžádat
    0485613.pdf5330.3 KBAutorský preprintvyžádat
     
     
  2. 2.
    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/11104/0271209
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0474092.pdf8495.8 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  3. 3.
    0339951 - ÚI 2010 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kůrková, Věra
    Estimates of Data Complexity in Neural-Network Learning.
    SOFSEM 2007: Theory and Practice of Computer Science. Berlin: Springer, 2007 - (van Leeuwen, J.; Italiano, G.; van der Hoek, W.; Meinel, C.; Sack, H.; Plášil, F.), s. 377-387. Lecture Notes in Computer Science, 4362. ISBN 978-3-540-69506-6.
    [SOFSEM 2007. Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science /33./. Harrachov (CZ), 20.01.2007-26.01.2007]
    Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300419
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: estimates of data complexity * perceptron networks * variational norms
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0183315
     
     


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