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”

XOR Artificial Neural Network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F02%3A00007037" target="_blank" >RIV/60461373:22340/02:00007037 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    XOR Artificial Neural Network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The basic element of data processing is a bipolar neuron with integer weights. This element of ANN enables to realize the exclusive or (XOR) function as a sub-network with one hidden layer. Then the heterogenous ANN is defined as an acyclic orientedgraphconsisting of two types of nodes: bipolar and XOR elements. The proverb "Exceptions prove the rule" is not only a phrase but a model of hypothesis refinement. The XOR artificial neural network is defined in the paper and its complexity is studied. The second possibility is to use XOR elements for systematic preprocessing. Both XOR preprocessing network and XOR model of exceptions are tested on difficult task of prime number recognition. The complexities of resulting heterogenous networks are compared with the complexities of conjunctive and disjunctive normal forms.

  • Název v anglickém jazyce

    XOR Artificial Neural Network

  • Popis výsledku anglicky

    The basic element of data processing is a bipolar neuron with integer weights. This element of ANN enables to realize the exclusive or (XOR) function as a sub-network with one hidden layer. Then the heterogenous ANN is defined as an acyclic orientedgraphconsisting of two types of nodes: bipolar and XOR elements. The proverb "Exceptions prove the rule" is not only a phrase but a model of hypothesis refinement. The XOR artificial neural network is defined in the paper and its complexity is studied. The second possibility is to use XOR elements for systematic preprocessing. Both XOR preprocessing network and XOR model of exceptions are tested on difficult task of prime number recognition. The complexities of resulting heterogenous networks are compared with the complexities of conjunctive and disjunctive normal forms.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2002

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proc. of 8th Int. Conference on Soft Computing MENDEL 2002

  • ISBN

    80-214-2135-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    221-226

  • Název nakladatele

    VUT Brno

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    5. 6. 2002

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku