Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Learning Picture Languages Using Dimensional Reduction

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10477026" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10477026 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=lXccYpSkil" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=lXccYpSkil</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol26iss71pp59-74" target="_blank" >10.4114/intartif.vol26iss71pp59-74</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Learning Picture Languages Using Dimensional Reduction

  • Popis výsledku v původním jazyce

    One-dimensional (string) formal languages and their learning have been studied in considerable depth. However, the knowledge of their two-dimensional (picture) counterpart, which retains similar importance, is lacking. We investigate the problem of learning formal two-dimensional picture languages by applying learning methods for one-dimensional (string) languages. We formalize the transcription process from a two-dimensional input picture into a string and propose a few adaptations to it. These proposals are then tested in a series of experiments, and their outcomes are compared. Finally, these methods are applied to a practical problem and an automaton for recognizing a part of the MNIST dataset is learned. The obtained results show improvements in the topic and the potential to use the learning of automata in fitting problems.

  • Název v anglickém jazyce

    Learning Picture Languages Using Dimensional Reduction

  • Popis výsledku anglicky

    One-dimensional (string) formal languages and their learning have been studied in considerable depth. However, the knowledge of their two-dimensional (picture) counterpart, which retains similar importance, is lacking. We investigate the problem of learning formal two-dimensional picture languages by applying learning methods for one-dimensional (string) languages. We formalize the transcription process from a two-dimensional input picture into a string and propose a few adaptations to it. These proposals are then tested in a series of experiments, and their outcomes are compared. Finally, these methods are applied to a practical problem and an automaton for recognizing a part of the MNIST dataset is learned. The obtained results show improvements in the topic and the potential to use the learning of automata in fitting problems.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Inteligencia Artificial

  • ISSN

    1988-3064

  • e-ISSN

    1988-3064

  • Svazek periodika

    26

  • Číslo periodika v rámci svazku

    71

  • Stát vydavatele periodika

    ES - Španělské království

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    59-74

  • Kód UT WoS článku

    000984251300001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85159680544