Název: | A priori and a posteriori machine learning and nonlinear artificial neural networks |
Další názvy: | Apriorní a aposteriorní Machine Learning a ANN |
Autoři: | Zelinka, Jan Romportl, Jan Müller, Luděk |
Citace zdrojového dokumentu: | ZELINKA, Jan; ROMPORTL, Jan; MÜLLER, Luděk. A priori and a posteriori machine learning and nonlinear artificial neural networks. In: Progress in pattern recognition, image analysis, computer vision, and applications. Berlin: Springer, 2010, p. 472-479. (Lectures notes in computer science; 6231). ISBN 978-3-642-15759-2. |
Datum vydání: | 2010 |
Nakladatel: | Springer |
Typ dokumentu: | článek article |
URI: | http://www.kky.zcu.cz/cs/publications/JanZelinka_2010_APrioriandA http://hdl.handle.net/11025/17159 |
ISBN: | 978-3-642-15759-2 |
Klíčová slova: | umělá neuronová síť;strojové učení |
Klíčová slova v dalším jazyce: | artificial neural network;machine learning |
Abstrakt v dalším jazyce: | The main idea of a priori machine learning is to apply a machine learning method on a machine learning problem itself.We call it "a priori" because the processed data set does not originate from any measurement or other observation.Machine learning which deals with any observation is called "posterior". The paper describes how posterior machine learning can be modified by a priori machine learning. A priori and posterior machine learning algorithms are proposed for artificial neural network training and are tested in the task of audio-visual phoneme classification. |
Práva: | © Jan Zelinka - Jan Romportl - Luděk Müller |
Vyskytuje se v kolekcích: | Články / Articles (MMI) Články / Articles (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
JanZelinka_2010_APrioriandA.pdf | Plný text | 166,56 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/17159
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.