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”

Convolutional Neural Networks with Interpretable Kernels

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F19%3AA2001W7P" target="_blank" >RIV/61988987:17610/19:A2001W7P - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14815-7_27" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14815-7_27</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14815-7_27" target="_blank" >10.1007/978-3-030-14815-7_27</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Convolutional Neural Networks with Interpretable Kernels

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We are focused on the theoretical background of convolutional neural networks. In particular, we examine the problem whether semantic meaning can be assigned to convolutional kernels in the first layers and how this fact can simplify the learning procedure.In this respect, we prove the suitability and efficiency of the F-transform kernels. We describe various experiments that support our claim.

  • Název v anglickém jazyce

    Convolutional Neural Networks with Interpretable Kernels

  • Popis výsledku anglicky

    We are focused on the theoretical background of convolutional neural networks. In particular, we examine the problem whether semantic meaning can be assigned to convolutional kernels in the first layers and how this fact can simplify the learning procedure.In this respect, we prove the suitability and efficiency of the F-transform kernels. We describe various experiments that support our claim.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • 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

    Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making

  • ISBN

    978-303014814-0

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    320-332

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    Švýcarsko

  • Místo konání akce

    Nara, Japonsko

  • Datum konání akce

    27. 3. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku