Vícevrstvá neuronová síť jako univerzální aproximátor

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F09%3AA1000WC7" target="_blank" >RIV/61988987:17310/09:A1000WC7 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Vícevrstvá neuronová síť jako univerzální aproximátor

Popis výsledku v původním jazyce

V současnosti patří neuronové sítě mezi významnou část počítačově orientované umělé inteligence, kde zaujali postavení univerzálního matematicko-informatického přístupu ke studiu a modelování procesů učení. Neuronové sítě lze použít na řešení velkého množství úloh z oblastí klasifikace, predikce, optimalizace apod. Z matematického hlediska je možno tyto činnosti nazývat funkční aproximací a především vícevrstvé neuronové sítě s dopředným šířením jsou nejčastěji používané jako univerzální prostředek proklasifikaci a predikci. V tomto článku se nejprve seznámíme s tímto nejrozšířenějším modelem umělých neuronových sítí, především se však budeme věnovat možností jejich použití jako univerzálního klasifikátoru.

Název v anglickém jazyce

Multilayer neural network as universal aproximator

Popis výsledku anglicky

Multilayer neural network, aproximator, pattern recognitions' tasks, backropagation: neural network adaptation

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

-

ISSN

0005-125X

e-ISSN

—

Svazek periodika

52

Číslo periodika v rámci svazku

11

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—