This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n17http://localhost/temp/predkladatel/
n4http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n21https://schema.org/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03108598%21RIV08-MSM-21230___/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03108598%21RIV08-MSM-21230___
rdf:type
n13:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Tento článek prezentuje novou metodu pro generování Markovova řetězce neuronovou sítí. Neuronová síť byla pojmenována Temporal Information Categorizing and Learning Map. Jedná se o zdokonalenou variantu sítě Categorizing and Learning Module (CALM). Vylepšení zahrnuje záměnu skalárního součinu Euklidovou metrikou. Konstrukce Markovova řetězce je umožněna náhradou vnitřních synapsí s pevnými váhami synapsemi s asociativním učením. Výsledky sítě pracující s jednoduchými umělými daty vykazují slibné výsledky. Dále je představena technika pro vizualizaci Markovových řetězců. In this paper we introduce technique how a neural network can generate a Hidden Markov Chain. We use neural network called Temporal Information Categorizing and Learning Map. The network is an enhanced version of standard Categorizing and Learning Module (CALM). Our modifications include Euclidean metrics instead of weighted sum formerly used for categorization of the input space. Construction of the Hidden Markov Chain is provided by turning steady weight internal synapses to associative learning synapses. Result obtained from testing on simple artificial data promises applicability in a real problem domain. We present a visualization technique of the obtained Hidden Markov Chain and the method how the results can be validated. Experiments are being performed. In this paper we introduce technique how a neural network can generate a Hidden Markov Chain. We use neural network called Temporal Information Categorizing and Learning Map. The network is an enhanced version of standard Categorizing and Learning Module (CALM). Our modifications include Euclidean metrics instead of weighted sum formerly used for categorization of the input space. Construction of the Hidden Markov Chain is provided by turning steady weight internal synapses to associative learning synapses. Result obtained from testing on simple artificial data promises applicability in a real problem domain. We present a visualization technique of the obtained Hidden Markov Chain and the method how the results can be validated. Experiments are being performed.
dcterms:title
Neuronová síť generující Markovův řetězec Neural Network Generating Hidden Markov Chain Neural Network Generating Hidden Markov Chain
skos:prefLabel
Neuronová síť generující Markovův řetězec Neural Network Generating Hidden Markov Chain Neural Network Generating Hidden Markov Chain
skos:notation
RIV/68407700:21230/05:03108598!RIV08-MSM-21230___
n5:strany
518;521
n5:aktivita
n20:Z
n5:aktivity
Z(MSM6840770012)
n5:dodaniDat
n11:2008
n5:domaciTvurceVysledku
n9:7035586 n9:7438907
n5:druhVysledku
n16:D
n5:duvernostUdaju
n6:S
n5:entitaPredkladatele
n18:predkladatel
n5:idSjednocenehoVysledku
532550
n5:idVysledku
RIV/68407700:21230/05:03108598
n5:jazykVysledku
n14:eng
n5:klicovaSlova
Categorizing and Learning Module; Hidden Markov Model; neural network; signal processing
n5:klicoveSlovo
n8:Hidden%20Markov%20Model n8:signal%20processing n8:neural%20network n8:Categorizing%20and%20Learning%20Module
n5:kontrolniKodProRIV
[6980F20765E5]
n5:mistoKonaniAkce
Coimbra
n5:mistoVydani
Wien
n5:nazevZdroje
Adaptive and Natural Computing Algoritms - Proceedings of the International Conference in Coimbra
n5:obor
n7:IN
n5:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n5:pocetTvurcuVysledku
2
n5:rokUplatneniVysledku
n11:2005
n5:tvurceVysledku
Koutník, Jan Šnorek, Miroslav
n5:typAkce
n12:WRD
n5:zahajeniAkce
2005-03-20+01:00
n5:zamer
n19:MSM6840770012
s:numberOfPages
4
n4:hasPublisher
Springer-Verlag
n21:isbn
3-211-24934-6
n17:organizacniJednotka
21230