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 * : Input Filters Implementing Diversity in Ensemble of Neural Networks
Citace : Volná, E., Kotyrba, M. a Kocian, V. Input Filters Implementing Diversity in Ensemble of Neural Networks. In: 10th International Conference, HAIS 2015: Hybrid Artificial Intelligent Systems, Lecture Notes in Computer Science 2015-06-22 Bilbao, Spain. Switzerland: Springer International Publishing, 2015. Springer International Publishing, 2015. s. 307-318. ISBN 978-3-319-19643-5.
Podnázev :
Rok * : 2015
Obor * : Informatika
Počet stran * : 12
Strana od * : 307
Strana do * : 318
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * : 978-3-319-19643-5
Kód ISSN : 0302-9743
Název sborníku * : Hybrid Artificial Intelligent Systems, Lecture Notes in Computer Science
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer International Publishing
Místo vydání * : Switzerland
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 10th International Conference, HAIS 2015
Místo konání konference * : Bilbao, Spain
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000363689900026
EID : 2-s2.0-84932182920
Klíčová slova anglicky * :
Neural networks, Input filters, Diversity of classifiers, Ensemble of classifiers
Popis v původním jazyce * :
This paper discusses possibilities how to use input filters to improve performance in ensemble of neural-networks-based classifiers. The proposed method is based on filtering of input vectors in the used training set, which minimize demands on data preprocessing. Our approach comes out from a technique called boosting, which is based on the principle of combining a large number of so-called weak classifiers into a strong classifier. In the experimental study, we verified that such classifiers are able to sufficiently classify the submitted data into predefined classes without knowledge of details of their significance.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/15:A1601EAV

© 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}