Search results

  1. 1.
    0505718 - ÚI DATA Scientific data      2019
    Vidnerová, Petra

    RBF-Keras: RBF vrstva pro knihovnu Keras.

    Description: RBF-Keras: RBF vrstva pro knihovnu Keras
    [RBF-Keras: an RBF Layer for Keras Library]
    Keywords : neuronová síť typu RBF * hluboké neuronové sítě * RBF network * deep neural networks * Keras
    OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0297129
    Depositor: admin
    Date of release: 16.10.2019
     
    ASEP publication:
    RBF-Keras: an RBF Layer for Keras Library
     
     
    StorageAccessibilityCommentary
    Github.comopen-access
    R&D Projects: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institutional support: RVO:67985807
  2. 2.
    0505494 - ÚI 2020 RIV CZ eng L4 - Software
    Vidnerová, Petra
    RBF-Keras: an RBF Layer for Keras Library.
    Internal code: RBF-Keras ; 2019
    Technical parameters: Uživatel potřebuje nainstalovanou knihovnu Keras (http://keras.io) a poté je možné vytvářet modely neuronových sítí způsobem obvyklým v této knihovně včetně použití naší RBF vrstvy. Pro nastavení středů si lze vybrat s připravených inicializátorů (náhodný výběr z tréninkové množiny nebo použití KMeans shlukování), případně uživatel může použít vlastní inicializátor.
    Economic parameters: RBF-Keras obsahuje implementaci třídy RBFLayer, která je určena k implementaci RBF sítí a hlubokých sítí obsahujících RBF vrstvu v knihovně Keras. Jedná se o rozšíření knihovny Keras, která samotná RBF vrstvu neobsahuje. RBF-Keras usnadňuje realizaci experimentů s modely RBF sítí nebo hlubokých sítí s RBF vrstvou a umožňuje aplikaci těchto modelů.
    R&D Projects: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institutional support: RVO:67985807
    Keywords : neuronová síť typu RBF * hluboké neuronové sítě * RBF network * deep neural networks * Keras
    OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://github.com/PetraVidnerova/rbf_keras
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0296977
     
    Scientific data in ASEP :
    RBF-Keras: RBF vrstva pro knihovnu Keras.
     
  3. 3.
    0478624 - ÚI 2018 RIV DE eng C - Conference Paper (international conference)
    Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
    Evolution Strategies for Deep Neural Network Models Design.
    Proceedings ITAT 2017: Information Technologies - Applications and Theory. Aachen & Charleston: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017 - (Hlaváčová, J.), s. 159-166. 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]
    R&D Projects: GA ČR GA15-18108S
    Grant - others:GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institutional support: RVO:67985807
    Keywords : deep neural networks * evolution strategies * architecture optimisation * Keras
    OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-1885/159.pdf
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0274767
    FileDownloadSizeCommentaryVersionAccess
    a0478624.pdf2236.3 KBPublisher’s postprintrequire
     
     


  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.