Estimates of Model Complexity in Neural-Network Learning
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F09%3A00328492" target="_blank" >RIV/67985807:_____/09:00328492 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Estimates of Model Complexity in Neural-Network Learning
Popis výsledku v původním jazyce
Model complexity in neural-network learning is investigated using tools from nonlinear approximation and integration theory. Estimates of network complexity are obtained from inspection of upper bounds on convergence of minima of error functionals over networks with an increasing number of units to their global minima. The estimates are derived using integral transforms induced by computational units. The role of dimensionality of training data defining error functionals is discussed.
Název v anglickém jazyce
Estimates of Model Complexity in Neural-Network Learning
Popis výsledku anglicky
Model complexity in neural-network learning is investigated using tools from nonlinear approximation and integration theory. Estimates of network complexity are obtained from inspection of upper bounds on convergence of minima of error functionals over networks with an increasing number of units to their global minima. The estimates are derived using integral transforms induced by computational units. The role of dimensionality of training data defining error functionals is discussed.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1M0567" target="_blank" >1M0567: Centrum aplikované kybernetiky</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Innovations in Neural Information Paradigms and Applications
ISBN
978-3-642-04002-3
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
—
Počet stran knihy
294
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Kód UT WoS kapitoly
—