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”

Meta-Parameters of Kernel Methods and Their Optimization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F14%3A00432490" target="_blank" >RIV/67985807:_____/14:00432490 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Meta-Parameters of Kernel Methods and Their Optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this work we deal with the problem of metalearning for kernel based methods. Among the kernel methods we focus on the support vector machine (SVM), that have become a method of choice in a wide range of practical applications, and on the regularization network (RN) with a sound background in approximation theory. We discuss the role of kernel function in learning, and we explain several search methods for kernel function optimization, including grid search, genetic search and simulated annealing. Theproposed methodology is demonstrated on experiments using benchmark data sets.

  • Název v anglickém jazyce

    Meta-Parameters of Kernel Methods and Their Optimization

  • Popis výsledku anglicky

    In this work we deal with the problem of metalearning for kernel based methods. Among the kernel methods we focus on the support vector machine (SVM), that have become a method of choice in a wide range of practical applications, and on the regularization network (RN) with a sound background in approximation theory. We discuss the role of kernel function in learning, and we explain several search methods for kernel function optimization, including grid search, genetic search and simulated annealing. Theproposed methodology is demonstrated on experiments using benchmark data sets.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LD13002" target="_blank" >LD13002: Modelování složitých systémů softcomputingovými metodami</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • 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

    ITAT 2014. Information Technologies - Applications and Theory. Part II

  • ISBN

    978-80-87136-19-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    99-105

  • Název nakladatele

    Institute of Computer Science AS CR

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Demänovská dolina

  • Datum konání akce

    25. 9. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku