Zobrazeno 1 - 10
of 212
pro vyhledávání: '"Vapnik-Chervonenkis dimension"'
Autor:
Manoj Changat, Prasanth G. Narasimha-Shenoi, Ferdoos Hossein Nezhad, Matjaž Kovše, Shilpa Mohandas, Abisha Ramachandran, Peter F. Stadler
Publikováno v:
AKCE International Journal of Graphs and Combinatorics, Vol 17, Iss 1, Pp 519-533 (2020)
-point crossover operators and their recombination sets are studied from different perspectives. We show that transit functions of -point crossover generate, for all , the same convexity as the interval function of the underlying graph. This settles
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5cdd1391029f415c9e9871f85368bf54
Autor:
Ghosh, Anil K., Chaudhuri, Probal
Publikováno v:
Scandinavian Journal of Statistics, 2005 Jun 01. 32(2), 327-350.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/4616881
Autor:
Ghosh, Anil K., Chaudhuri, Probal
Publikováno v:
Bernoulli, 2005 Feb 01. 11(1), 1-27.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3318906
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bittner, Sebastian Michael
Die Vapnik-Chervonenkis-Dimension, kurz VC-Dimension, ist ein Maß für die Expressivität einer Menge von Funktionen. In dieser Arbeit untersuchen wir dieses Konzept in Bezug auf verschiedene neuronale Netzwerke, die die Sigmoidfunktion als Aktivier
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::238f68c0e85a86d27763a5d2bd332e60
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Concept Mining is one of the main challenges both in Cognitive Computing and in Machine Learning. The ongoing improvement of solutions to address this issue raises the need to analyze whether the consistency of the learning process is preserved. This
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8f80e3c26920e24182fbf94b83d16640
https://hdl.handle.net/10272/21890
https://hdl.handle.net/10272/21890
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.