Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorMartynova, Mariia
dc.contributor.authorKaas, Ondřej
dc.date.accessioned2020-04-06T10:00:14Z-
dc.date.available2020-04-06T10:00:14Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationMARTYNOVA, M., KAAS, O. A Novel Methods Based on Clustering Algorithms as The Neural Network Preprocessing. In: SAMI 2019 • IEEE 17th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics. Herlany: IEEE, 2019. s. 317-322. ISBN 978-1-72810-250-4.en
dc.identifier.isbn978-1-72810-250-4
dc.identifier.uri2-s2.0-85070761106
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/36837
dc.description.abstractThis paper presents experiments in the preprocessing area for Radial Basic Function Neural Network (RBF NN). The main ideas of it are to find optimal preprocessing methods and algorithms, which can optimize input parameters and expedite the processing of neural network. The proposed methods are some novel experiments with flexible shape parameters and automated determination of the neural network initial parametersen
dc.description.abstractTento článek představuje experimenty v oblasti předzpracování pro neurální síť radiální základní funkce (RBF NN). Hlavními myšlenkami je nalezení optimálních metod a algoritmů předzpracování, které mohou optimalizovat vstupní parametry a urychlit zpracování neuronové sítě. Navrhované metody jsou některé nové experimenty s flexibilními tvarovými parametry a automatickým určováním počátečních parametrů neuronové sítěcs
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesSAMI 2019 • IEEE 17th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informaticsen
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.subjectPropagace afinitycs
dc.subjectaproximacecs
dc.subjectBIRCHcs
dc.subjectSložitá funkcecs
dc.subjecthustotacs
dc.subjectchybacs
dc.subjectgaussovský model směsics
dc.subjectk-znamenács
dc.subjectstřední posuncs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectradiální základní funkcecs
dc.subjectRBFcs
dc.subjectparametry proměnného tvarucs
dc.titleA Novel Methods Based on Clustering Algorithms as The Neural Network Preprocessingen
dc.title.alternativeNové metody založené na klastrových algoritmech jako předzpracování neuronové sítěcs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.subject.translatedAffinity propagationen
dc.subject.translatedApproximationen
dc.subject.translatedBIRCHen
dc.subject.translatedComplex Functionen
dc.subject.translatedDensityen
dc.subject.translatedErroren
dc.subject.translatedGaussian Mixture Modelen
dc.subject.translatedk-meansen
dc.subject.translatedMean-Shiften
dc.subject.translatedNeural Networken
dc.subject.translatedRadial Basic Functionen
dc.subject.translatedRBFen
dc.subject.translatedVariable Shape Parametersen
dc.identifier.doi10.1109/SAMI.2019.8782767
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.document-number502817400054
dc.identifier.obd43926831
dc.project.IDSGS-2016-013/Pokročilé grafické a výpočetní systémycs
dc.project.IDGA17-05534S/Meshless metody pro vizualizaci velkých časově-prostorových vektorových datcs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Martynova, Kaas 08782767.pdf1,4 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/36837

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD