Modelová složitost neuronových sítí - zdánlivý paradox

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F15%3A00449922" target="_blank" >RIV/67985807:_____/15:00449922 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://cogsci.fmph.uniba.sk/kuz2015/zbornik/prispevky/kurkova.pdf" target="_blank" >http://cogsci.fmph.uniba.sk/kuz2015/zbornik/prispevky/kurkova.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Modelová složitost neuronových sítí - zdánlivý paradox
Popis výsledku v původním jazyce
V článku jsou studovány limity schopností umělých neuronových sítí s jednou skrytou vrstvou výpočetních jednotek při řešení vysoce dimenzionálních úloh. Na základě vlastnosti ?koncentrace míry eukleidovských prostorů vyšších dimenzí je ukázáno, že reprezentace náhodně vybrané funkce na dostatečně velké doméně s velkou pravděpodobností vyžaduje sít s počtem jednotek nebo velikostí vah závisející na vstupní dimenzi sítě exponenciálně. Je zdánlivým paradoxem, že najít konkrétní příklad takové funkce je obtížné. Možným vysvětlením je, že jak reálné úlohy modelované neuronovými sítěmi, tak funkce popsané matematickými formulemi patří do malé množiny funkcí, které mají strukturu, která se dá realizovat neuronovými sítěmi přijatelných velikostí. Situace připomíná známý paradox z teorie kódování ?Každý kód, který nemůžeme vymyslet, je dobrý.
Název v anglickém jazyce
Model Complexity of Neural Networks - a Seeming Paradox
Popis výsledku anglicky
The paper investigates limitations of one-hidden-layer artificial neural networks for solving high-dimensional tasks.

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

Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Popis výsledku