Testing Error Estimates for Regularization and Radial Function Networks

Result code in IS VaVaI

RIV/67985807:_____/08:00321587 - isvavai.cz

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Testing Error Estimates for Regularization and Radial Function Networks

Original language description

Radial basis function networks (RBF) can be seen as a special case of regularization networks with a selection of learning algorithms. We study a relationship between RN and RBF, and experimentally evaluate their approximation and generalization ability.

Czech name

Testování odhadů chyb pro regularizační a RBF sítě

Czech description

RBF sítě lze chápat jako speciální případ regularizačních sítí s většími možnostmi učících algoritmů. Studujeme vztah regularizačních a RBF sítí a experimentálně ověřujeme jejich aproximační a generalizační vlastnosti.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

IN - Informatics

OECD FORD branch

—

Project

KJB100300804: Neural Networks Learning Algorithms Based on Regularization Theory

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Advances in Neural Networks - ISNN 2008

ISBN

978-3-540-87731-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

6

Pages from-to

—

Publisher name

Springer

Place of publication

Berlin

Event location

Beijing

Event date

Sep 24, 2008

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

000260660500061