Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”
CS
ČeštinaEnglish

Srovnání jádrových regularizačních sítí a sítí typu RBF

Popis výsledku

Popíšeme dva přístupy k učení příkladů, RBF sítě a regularizační sítě (RN). Chování obou a vlastnosti obou přístupů jsou předvedeny na experimentech. Experimenty ukazují, že RN a RBF sítě dosahují srovnatelných výsledku.

Klíčová slova

learning from examplesregularization networksRBF networks

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Comparison of Kernel Based Regularization Networks and RBF Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We discuss two approaches to the problem of learning from examples. They are RBF networks and regularization networks (RN). Performance of both approaches is demonstrated on experiments. We claim that the performance of RN and RBF networks are comparable.

  • Název v anglickém jazyce

    Comparison of Kernel Based Regularization Networks and RBF Networks

  • Popis výsledku anglicky

    We discuss two approaches to the problem of learning from examples. They are RBF networks and regularization networks (RN). Performance of both approaches is demonstrated on experiments. We claim that the performance of RN and RBF networks are comparable.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

    —

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • 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

    Information Technologies - Applications and Theory

  • ISBN

    —

  • ISSN

    —

  • e-ISSN

    —

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    59-68

  • Název nakladatele

    —

  • Místo vydání

    —

  • Místo konání akce

    Popradské Pleso

  • Datum konání akce

    15. 9. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    —

Základní informace

Druh výsledku

D - Stať ve sborníku

D

CEP

BA - Obecná matematika

Rok uplatnění

2004

Podobné výsledky(10)

Kernel Based Learning Methods: Regularization Networks and RBF NetworksSupervised Learning Errors by Radial Basis Function Neural Networks and Regularization NetworksLearning Errors by Radial Basis Function Neural Networks and Regularization Networks