OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Designing Modular Artificial Neural Network Through Evolution
Citace : Volná, E. Designing Modular Artificial Neural Network Through Evolution. In: Artificial Neural Networks -- ICANN 2007. Heidelberg: LNCS, vol. 4668, Springer, 2007. LNCS, vol. 4668, Springer, 2007. s. 299-308. ISBN 978-3-540-74689-8.
Podnázev :
Rok * : 2007
Obor * : Využití počítačů, robotika a její aplikace
Počet stran * : 10
Strana od * : 299
Strana do * : 308
Forma vydání * :
Kód ISBN * : 978-3-540-74689-8
Kód ISSN :
Název sborníku * : Artificial Neural Networks -- ICANN 2007
Sborník :
Název nakladatele * : LNCS, vol. 4668, Springer
Místo vydání * : Heidelberg
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : J. Marques de Sá, L. A. Alexandre, W. Duch, and D.P.Mandic (eds.) ICANN 2007
Místo konání konference * : Porto
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000250338200031
EID :
Klíčová slova anglicky * :
Adaptation, modular neural network architecture, probability vector, evolutionary algorithms.
Popis v původním jazyce * :
Designing Modular Artificial Neural Network Through Evolution
Popis v anglickém jazyce * :
The purpose of this article is to make a contribution to the study of modular structure of neural nets, in particular to describe a method of automatic neural net modularization. The problem specific modularizations of the representation emerge through the iterations of the evolutionary algorithm directly with the problem. We used the probability vector to construct n ? bit vectors, which represented individuals in the population (in our approach they describe an architecture of a neural network). All individuals in every generation are pseudorandomly generated from the probability vector that is associated with this generation. The probability vector is updated on the basis of best individuals in a population, so that next generations are getting progressively closer to best solutions. The process is repeated until the probability vector entries are close to zero or to one. The resulting probability vector then determines an optimal solution of the given optimization task.
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/07:A0900KUX

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}