About: Recurrent 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)

AttributesValues
rdf:type
rdfs:seeAlso
Description
  • The main theoretical motivation of the project is to propose a new statistically justified approach to recurrent neural networks. The proposed research is largely based on the original results of our previous academic project on Probabilistic Neural Networks (PNN) closed in 2000 with %22excellent results%22 and on the related papers published in the last five years. The basic idea of the probabilistic approach to recurrent neural networks is to introduce feedback into the standard feed-forward architecture of PNN. We shall consider especially the principle of iterative inference mechanism originally proposed for probabilistic expert systems. The potential benefit of recurrent solutions will be verified by comparing the standard feed-forward architecture with the recurrent PNN in application to pattern recognition and texture evaluation. PNN proved to be a powerful tool to solve practical problems and simultaneously, unlike standard approaches, they are biologically interpretable in many (en)
  • Hlavní teoretickou motivací projektu je návrh nového statisticky zdůvodněného přístupu k rekurentním neuronovým sítím. Navrhovaný výzkum v širokých mezích vychází z původních výsledků našeho předchozího akademického projektu Pravděpodobnostní neuronové sítě (PNS), který byl ukončen v roce 2000 s %22vynikajícími výsledky%22 a z několika navazujících prací publikovaných v posledních pěti letech. Základní idea navrhovaného pravděpodobnostního přístupu k rekurentním neuronovým sítím předpokládá vytvoření zpětné vazby ve standardní vzestupné architektuře PNS. Jednu z možností nabízí využití iterativního inferenčního mechanismu původně navrženého v pravděpodobnostním expertním systému. Potenciální přínos rekurentní architektury bude ověřován ve srovnání sestandardní vzestupnou PNS při aplikaci v rozpoznávání a při vyhodnocování textur. PNS jsou prakticky použitelné a současně připouštějí biologickou interpretaci až na úrovni funkčních vlastností neuronu. Neuromorfní vlastnosti jsou významnou předností PNS
Title
  • Recurrent Probabilistic Neural Networks (en)
  • Rekurentní pravděpodobnostní neuronové sítě
skos:notation
  • GA102/07/1594
http://linked.open...avai/cep/aktivita
http://linked.open...kovaStatniPodpora
http://linked.open...ep/celkoveNaklady
http://linked.open...datumDodatniDoRIV
http://linked.open...i/cep/druhSouteze
http://linked.open...ep/duvernostUdaju
http://linked.open.../cep/fazeProjektu
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
http://linked.open...hodnoceniProjektu
http://linked.open...vai/cep/kategorie
http://linked.open.../cep/klicovaSlova
  • neural networks; probabilistic approach; distribution mixtures; pattern recognition; textures (en)
http://linked.open...ep/partnetrHlavni
http://linked.open...inujicichPrijemcu
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
http://linked.open...enychVysledkuVRIV
http://linked.open...lneniVMinulemRoce
http://linked.open.../prideleniPodpory
http://linked.open...iciPoslednihoRoku
http://linked.open...atUdajeProjZameru
http://linked.open.../vavai/cep/soutez
http://linked.open...usZobrazovaneFaze
http://linked.open...ai/cep/typPojektu
http://linked.open...ep/ukonceniReseni
http://linked.open.../cep/vedlejsiObor
http://linked.open...ep/zahajeniReseni
http://linked.open...jektu+dodavatelem
  • The main subject of the current project is to introduce a global feedback into the standard feed-forward architecture of PNN. With this aim we have proposed two iterative decision schemes based on recurrent use of Bayes formula. In the paper \%22Iterative principles of recognition in probabilistic neural networks\%22  published in Neural Networks (cf. [1]) we have shown that some (en)
  • Pravděpodobnostní přístup k rekurentním neuronovým sítím předpokládá vytvoření zpětné vazby ve standardní vzestupné architektuře pravděpodobnostní neuronové sítě. Experimentální realizace rekurentní neuronové sítě modelovým způsobem je snadná, je ale velmi obtížné formulovat spolehlivé teoretické základy umožňující optimalizaci zpětnovazebního učení. Nejdůležitějším výsledkem v teoretické oblasti (cs)
http://linked.open...tniCyklusProjektu
http://linked.open.../cep/klicoveSlovo
  • neural networks
  • distribution mixtures
  • pattern recognition
  • probabilistic approach
is http://linked.open...vavai/cep/projekt of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
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