Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"distance metric learning"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
Evolutionary Algorithms for Data Transformation
 Švec, Ondřej ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
V této práci jsme navrhli novou metodu pro supervised redukci dimenze, která se učí váhy neuronové sítě pomocí evolučního algoritmu CMA-ES, optimalizujícího úspěšnost k-NN klasifikátoru. Když v dané neuronové síti nejsou použity žádné aktivační funkce, tak algoritmus vykonává lineární transformaci. Tato lineární transformace také může být použita uvnitř Mahalanobisovy vzdálenosti a tím pádem naše metoda může být také považována za distance metric learning algo- ritmus. Při použití aktivačních funkcí v neuronových sítích se algoritmus může taky naučit nelineární transformace. V naší práci se zaměřujeme na redukci do nízko-dimenzionálních prostorů, které jsou užitečné pro vizualizaci dat. Ex- perimentálně také ukazujeme, že ve srovnání s dalšími technikami pro redukci dimenze naše výsledné projekce fungují lépe a také ukazujeme, že naše vizual- izace díky lokalitě k-NN klasifikátoru poskytují lepší interpretaci dat a rozlišení mezi různými třídami v datech. 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English