This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n13http://localhost/temp/predkladatel/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n16https://schema.org/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133039%21RIV08-MSM-21230___/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n5http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133039%21RIV08-MSM-21230___
rdf:type
n17:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
The Continual Evolution Algorithm (CEA) for building of models is presented in this paper. We chose an artificial neural networks (ANN) based models in our applications to show properties of CEA algorithm. During CEA evolution process a continual (in time) gradient learning algorithm is combined with a classical genetic (evolutionary) approach. Thus in this application a structure of models is constructed separately from particular parameters optimization in such models (e.g. weights in neural networks). These two optimizations are running at the same time but using different methods. The Continual Evolution Algorithm (CEA) for building of models is presented in this paper. We chose an artificial neural networks (ANN) based models in our applications to show properties of CEA algorithm. During CEA evolution process a continual (in time) gradient learning algorithm is combined with a classical genetic (evolutionary) approach. Thus in this application a structure of models is constructed separately from particular parameters optimization in such models (e.g. weights in neural networks). These two optimizations are running at the same time but using different methods. V tomto článku je prezentován algoritmus kontinuální evoluce (CEA) pro tvorbu modelů. Pro ukázku vlastností algoritmu jsme zvolili modely založené na umělých neuronových sítích. V algoritmu CEA je v procesu evoluce kombinován kontinuální (v čase) gradientní učicí algoritmus a klasickým genetickým (evolučním) přístupem. Proces optimalizace struktury modelu probíhá částečně odděleně od procesu optimalizace konkrétních parametrů sítě. Obě tyto optimalizac jsou prováděny současně, ale za pomoci jiných metod.
dcterms:title
Vytváření modelů založených na neuronových sítích pomocí algoritmu kontinuální evoluce Continual Evolution Algorithm for Building of ANN-based Models Continual Evolution Algorithm for Building of ANN-based Models
skos:prefLabel
Continual Evolution Algorithm for Building of ANN-based Models Continual Evolution Algorithm for Building of ANN-based Models Vytváření modelů založených na neuronových sítích pomocí algoritmu kontinuální evoluce
skos:notation
RIV/68407700:21230/07:03133039!RIV08-MSM-21230___
n3:strany
Nečíslováno
n3:aktivita
n19:Z
n3:aktivity
Z(MSM6840770012)
n3:dodaniDat
n5:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n14:7035586 n14:2655802
n3:druhVysledku
n12:D
n3:duvernostUdaju
n21:S
n3:entitaPredkladatele
n7:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
414925
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/07:03133039
n3:jazykVysledku
n15:eng
n3:klicovaSlova
continual evolution algorithm; genetic algorithm; neural networks
n3:klicoveSlovo
n4:neural%20networks n4:genetic%20algorithm n4:continual%20evolution%20algorithm
n3:kontrolniKodProRIV
[DDA9CB7F2E1D]
n3:mistoKonaniAkce
Ljubljana
n3:mistoVydani
Vienna
n3:nazevZdroje
Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation
n3:obor
n18:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:rokUplatneniVysledku
n5:2007
n3:tvurceVysledku
Šnorek, Miroslav Buk, Zdeněk
n3:typAkce
n8:WRD
n3:zahajeniAkce
2007-09-09+02:00
n3:zamer
n11:MSM6840770012
s:numberOfPages
10
n20:hasPublisher
ARGESIM
n16:isbn
978-3-901608-32-2
n13:organizacniJednotka
21230