Neuronová síť generující Markovův řetězec

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03108598" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03108598 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Neural Network Generating Hidden Markov Chain

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we introduce technique how a neural network can generate a Hidden Markov Chain. We use neural network called Temporal Information Categorizing and Learning Map. The network is an enhanced version of standard Categorizing and Learning Module(CALM). Our modifications include Euclidean metrics instead of weighted sum formerly used for categorization of the input space. Construction of the Hidden Markov Chain is provided by turning steady weight internal synapses to associative learning synapses. Result obtained from testing on simple artificial data promises applicability in a real problem domain. We present a visualization technique of the obtained Hidden Markov Chain and the method how the results can be validated. Experiments are being performed.

Název v anglickém jazyce

Neural Network Generating Hidden Markov Chain

Popis výsledku anglicky

In this paper we introduce technique how a neural network can generate a Hidden Markov Chain. We use neural network called Temporal Information Categorizing and Learning Map. The network is an enhanced version of standard Categorizing and Learning Module(CALM). Our modifications include Euclidean metrics instead of weighted sum formerly used for categorization of the input space. Construction of the Hidden Markov Chain is provided by turning steady weight internal synapses to associative learning synapses. Result obtained from testing on simple artificial data promises applicability in a real problem domain. We present a visualization technique of the obtained Hidden Markov Chain and the method how the results can be validated. Experiments are being performed.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Adaptive and Natural Computing Algoritms - Proceedings of the International Conference in Coimbra

ISBN

3-211-24934-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

518-521

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Wien

Místo konání akce

Coimbra

Datum konání akce

20. 3. 2005

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—