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”

Metody inicializace neuronálních modelovacích polí vedoucí k nalezení optimálního počtu konceptů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00193627" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00193627 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Metody inicializace neuronálních modelovacích polí vedoucí k nalezení optimálního počtu konceptů

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Teorie neuronálních modelovacích polí nabízí matematický popis adaptivní asociace mezi vstupními daty a interními reprezentacemi (koncepty). Jednotlivé koncepty jsou reprezentovány dynamickými neuronálními poli, přičemž mezi sebou v každém okamžiku soupeří několik různých konceptů. Tyto tvoří směsový model, ve kterém probíhá proces učení bez učitele pomocí rovnic dynamické fuzzy logiky. V příspěvku prezentujeme možné rozšíření stávající teorie, pokud neznáme předem počet konceptů a navrhovaný algoritmustestujeme i na datech obsahujících šum.

  • Název v anglickém jazyce

    Neural Modeling Fields Initialization Methods which Lead to Finding Optimal Number of Concepts

  • Popis výsledku anglicky

    Neural modeling fields theory is a mathematical description of adaptive association between input data and internal representations (concepts). Individual concepts are represented by dynamical neuronal fields (concepts) which are competing at any momentand level for their evidence. These dynamic fields form a mixture model and their unsupervised learning is governed by the equations of dynamic fuzzy logic. In our contribution we present a modified version of the algorithm which is able to deal with theunknown number of concepts. The algorithm is tested also on the noisy data.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

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