About: Probabilistic neural networks

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Probabilistic neural networks Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt
rdfs:seeAlso	http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=IAA2075703
Description	The purpose of the project is to develop a new theoretically well justified probabilistic model of neural networks basd on mixtures of finite distributions and providing an acceptable neurophysiological interpretation of basic concepts. The model allows to reduce the design of a probabilistic neural network to the problem of maximumlikelihood estimation of finite distribution mixtures with product-type components corresponding to individual neurons. The signal transmission in this model is defined by means of mixture parameters as an information preserving transform minimizing the entropy of the output space. The method will be applied to design both the multilayer structures and the recurrent neural networks. The probabilistic model permits incomplete interconnections of neurons as well. By identifying finite mixtures by means of EM algorithm ona obtains maximum-likelihood estimates of the structure and of the functional parameters of neural networks. (en) Cílem projektu je nový exaktně zdůvodněný pravděpodobnostní model neuronových sítí založený ma distribučních směsích a umožňující neurofyziologicky přijatelnou interpretaci základních pojmů. Model umožní převést návrh pravděpodobnostní neuronové sítě na problém maximálně věrohodného odhadu parametrů distribuční směsi s komponentami součinového typu, přičemž komponenty směsi odpovídají jednotlivým neuronům. Přenos signálu v síti je definován pomocí parametrů směsi jako zobrazení zachovávající rozhodovacíinformaci a minimalizující entropii výstupního prostoru. Bude vypracována aplikace modelu na návrh vícevrstvých struktur a rekurentních neuronových sítí připouštějící neúplné propojení neuronů při zachování exaktního pravděpodobnostího popisu. Identifikace směsí pomocí EM algoritmu umožňuje maximálně věrohodný odhad struktury i funkčních parametrů neuronové sítě. Odhad parametrů bude převeden na tvar sekvenční výpočetně jednoduché procedury učení.
Title	Probabilistic neural networks (en) Pravděpodobnostní neuronové sítě
skos:notation	IAA2075703
http://linked.open...avai/cep/aktivita	Grants of distinctly investigative character focused on the sphere of research pursued at present particularly in the Academy of Sciences of the Czech Republic
http://linked.open...kovaStatniPodpora	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/IAA2075703/celkovaStatniPodpora
http://linked.open...ep/celkoveNaklady	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/IAA2075703/celkoveNaklady
http://linked.open...ep/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open.../cep/fazeProjektu	598413
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor	BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
http://linked.open...hodnoceniProjektu	V - Vynikající výsledky (s mezinárodním významem apod.). Zároveň byly splněny cíle a předpokládané výsledky uvedené ve smlouvě / rozhodnutí o poskytnutí podpory.
http://linked.open...ep/partnetrHlavni	Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
http://linked.open...inujicichPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu	1 (xsd:int)
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV	22 (xsd:int)
http://linked.open...enychVysledkuVRIV	22 (xsd:int)
http://linked.open...iciPoslednihoRoku	2001
http://linked.open...atUdajeProjZameru	2001
http://linked.open...usZobrazovaneFaze	DUU
http://linked.open...ai/cep/typPojektu	P - Projekt výzkumu a vývoje financovaný ze státního rozpočtu
http://linked.open.../cep/vedlejsiObor	BD - Teorie informace FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy
http://linked.open...jektu+dodavatelem	Byla navržena neurofyziologicky interpretovatelná pravděpodobnostní neuronová síť umožňující neúplné propojení neuronů, optimalizaci struktury a paralelní kombinaci nezávislých řešení. Konstrukce sítě byla ověřena na úloze rozpoznávání číslic. (cs)
http://linked.open...tniCyklusProjektu	ZBBKU
is http://linked.open...vavai/riv/projekt of	Entropy Expressions for Continuous Multivariate Distributions. Discretization of probabilistic neural networks with bounded information loss. Mixture of experts architectures for neural networks as a special case of conditional expectation formula. M-estimators of structural parameters in pseudolinear models. Pravděpodobnostní neuronové sítě. Combining multiple classifiers in probabilistic neural networks. Multivariate structural Bernoulli mixtures for recognition of handwritten numerals. Recognition of handwritten numerals by structural probabilistic neural networks. Probabilistic information retrieval from census data based on distribution mixtures. About the maximum information and maximum likelihood principles in neural networks. Analysis of Some New Histogram Based Estimators. Initializing normal mixtures of densities. On virtually binary nature of probabilistic neural networks. Neural network realizations of Bayes decision rules for exponentially distributed data. On Consistency of M-estimators in Models with a Linear Substructure. An iterative inference mechanism for the probabilistic expert system PES. A sequential modification of EM algorithm. Information approach to structural optimization of probabilistic neural networks. Neural networks classification in exponential models with unknown statistics. Self-organizing maps and probabilistic neural networks. Mixture of experts architectures for neural networks as a special case of conditional expectation formula. About the maximum information and maximum likelihood principles in neural networks.
is http://linked.open...vavai/cep/projekt of	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/IAA2075703/1997/ico%3A67985556 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/IAA2075703/1998/ico%3A67985556 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/IAA2075703/1999/ico%3A67985556 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/IAA2075703/2000/ico%3A67985556 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/IAA2075703/2001/ico%3A67985556

Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 112 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software