Learning and Unlearning in Hopfield-Like Neural Network Performing Boolean Factor Analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F10%3A00331155" target="_blank" >RIV/67985807:_____/10:00331155 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Learning and Unlearning in Hopfield-Like Neural Network Performing Boolean Factor Analysis
Popis výsledku v původním jazyce
The peculiarity of usage the Hopfield-like network for Boolean factor analysis is the appearance of two global spurious attractors. They become dominant and, therefore, prevent successful factors search. To eliminate these attractors we propose a specialunlearning procedure. This second unlearning procedure provides the suppression of factors with the largest attraction basins which dominate after suppression of global spurious attractors and prevent the recall of other factors. The origin of the global spurious attractors and the efficiency of the unlearning procedures are investigated in the present paper.
Název v anglickém jazyce
Learning and Unlearning in Hopfield-Like Neural Network Performing Boolean Factor Analysis
Popis výsledku anglicky
The peculiarity of usage the Hopfield-like network for Boolean factor analysis is the appearance of two global spurious attractors. They become dominant and, therefore, prevent successful factors search. To eliminate these attractors we propose a specialunlearning procedure. This second unlearning procedure provides the suppression of factors with the largest attraction basins which dominate after suppression of global spurious attractors and prevent the recall of other factors. The origin of the global spurious attractors and the efficiency of the unlearning procedures are investigated in the present paper.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
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
Advances in Machine Learning I
ISBN
978-3-642-05176-0
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
—
Počet stran knihy
529
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Kód UT WoS kapitoly
—