Neural Network Generating Hidden Markov Chain
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03108598" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03108598 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Neural Network Generating Hidden Markov Chain
Original language description
In this paper we introduce technique how a neural network can generate a Hidden Markov Chain. We use neural network called Temporal Information Categorizing and Learning Map. The network is an enhanced version of standard Categorizing and Learning Module(CALM). Our modifications include Euclidean metrics instead of weighted sum formerly used for categorization of the input space. Construction of the Hidden Markov Chain is provided by turning steady weight internal synapses to associative learning synapses. Result obtained from testing on simple artificial data promises applicability in a real problem domain. We present a visualization technique of the obtained Hidden Markov Chain and the method how the results can be validated. Experiments are being performed.
Czech name
Neuronová síť generující Markovův řetězec
Czech description
Tento článek prezentuje novou metodu pro generování Markovova řetězce neuronovou sítí. Neuronová síť byla pojmenována Temporal Information Categorizing and Learning Map. Jedná se o zdokonalenou variantu sítě Categorizing and Learning Module (CALM). Vylepšení zahrnuje záměnu skalárního součinu Euklidovou metrikou. Konstrukce Markovova řetězce je umožněna náhradou vnitřních synapsí s pevnými váhami synapsemi s asociativním učením. Výsledky sítě pracující s jednoduchými umělými daty vykazují slibné výsledky. Dále je představena technika pro vizualizaci Markovových řetězců.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
—
Continuities
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2005
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
Adaptive and Natural Computing Algoritms - Proceedings of the International Conference in Coimbra
ISBN
3-211-24934-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
4
Pages from-to
518-521
Publisher name
Springer
Place of publication
Wien
Event location
Coimbra
Event date
Mar 20, 2005
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
—