0518921 - ÚI 2020 CZ eng A - Abstrakt
Coufal, David
Generative Adversial Networks. A 2019 Review.
Proceedings of the 22nd Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making (CJS’19). Praha: MatfyzPress, 2019 - (Inuiguchi, M.; Jiroušek, R.; Kratochvíl, V.). s. 25-27. ISBN 978-80-7378-400-3.
[CJS 2019. Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making /22./. 25.09.2019-28.09.2019, Nový Světnov]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
http://cjs.utia.cas.cz/proceedings.pdf
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0303927

0519375 - ÚI 2021 US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Figueroa–García, J. C. - Orjuela–Caňon, A. D. - Neruda, Roman
On the boundaries of the centroid of a class of fuzzy numbers.
2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence. IEEE, 2020, s. 183-187.
[LA-CCI 2019: IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence /6./. Guayaquil (EC), 11.11.2019-15.11.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Fuzzy numbers * Chebyshev integral inequality * centroid
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0304368

0509648 - ÚI 2020 RIV CZ eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
Implicitly weighted robust estimation of quantiles in linear regression.
Conference Proceedings. 37th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2019. České Budějovice: University of South Bohemia in České Budějovice, Faculty of Economics, 2019 - (Houda, M.; Remeš, R.), s. 25-30. ISBN 978-80-7394-760-6.
[MME 2019: International Conference on Mathematical Methods in Economics /37./. České Budějovice (CZ), 11.09.2019-13.09.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: regression quantiles * robust regression * outliers * leverage points
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Obor OECD: Statistics and probability
https://mme2019.ef.jcu.cz/files/conference_proceedings.pdf
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0300322

0506360 - ÚI 2020 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kalina, Jan - Vidnerová, Petra
Robust Training of Radial Basis Function Neural Networks.
Artificial Intelligence and Soft Computing. Proceedings, Part I. Cham: Springer, 2019 - (Rutkowski, L.; Scherer, R.; Korytkowski, M.; Pedrycz, W.; Tadeusiewicz, R.; Zurada, J.), s. 113-124. Lecture Notes in Computer Science, 11508. ISBN 978-3-030-20911-7. ISSN 0302-9743.
[ICAISC 2019: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing /18./. Zakopane (PL), 16.06.2019-20.06.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Machine learning * Outliers * Robustness * Subset selection * Anomaly detection
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0297617

0485611 - ÚI 2020 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Classification by Sparse Neural Networks.
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Roč. 30, č. 9 (2019), s. 2746-2754. ISSN 2162-237X
Grant CEP: GA ČR GA15-18108S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Binary classification * Chernoff–Hoeffding bound * dictionaries of computational units * feedforward networks * measures of sparsity
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 11.683, rok: 2018
http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2018.2888517
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0280566

0521198 - ÚI 2021 RIV CH eng M - Část monografie knihy
Kůrková, Věra
Limitations of Shallow Networks.
Trends in Learning from Data: Tutorials from INND Big Data and Deep Learning Conference. Cham: Springer, 2020 - (Oneto, L.; Navarin, N.; Sperduti, A.; Anguita, D.), s. 129-154. Studies in Computational Intelligence, 896. ISBN 978-3-030-43882-1
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0307155

0503127 - ÚI 2021 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Probabilistic Bounds for Binary Classification of Large Data Sets.
Recent Advances in Big Data and Deep Learning. Cham: Springer, 2020 - (Oneto, L.; Navarin, N.; Sperduti, A.; Anguita, D.), s. 309-319. Proceedings of the International Neural Networks Society, 1. ISBN 978-3-030-16840-7. ISSN 2661-8141.
[INNSBDDL 2019: INNS Big Data and Deep Learning /4./. Sestri Levante (IT), 16.04.2019-18.04.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Binary classification * Approximation by feedforward networks * Concentration of measure * Azuma-Hoeffding inequality
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Sanguineti, M.
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0294978

0523714 - ÚI 2021 IT eng A - Abstrakt
Kůrková, Věra - Sanguineti, M.
Probabilistic Tools for Optimization of Classifiers on Large Data Sets.
ODS 2019. Book of Abstracts. Genova: AIRO - Italian Operations Research Society, 2019. s. 75-75.
[ODS 2019: International Conference on Optimization and Decision Science /49./. 04.09.2019-07.09.2019, Genova]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Classification * Optimization of Computational Models * Concentration of Measures * Azuma-Hoeffding Inequality
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0308024

0503896 - ÚI 2020 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Kůrková, Věra
Some insights from high-dimensional spheres: Comment on 'The unreasonable effectiveness of small neural ensembles in high-dimensional brain' by Alexander N. Gorban et al.
Physics of Life Reviews. Roč. 29, July 2019 (2019), s. 98-100. ISSN 1571-0645
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: neural networks * high-dimensional geometry * concentration of measure * commentary
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 11.045, rok: 2018
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0295662

0519370 - ÚI 2020 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pešková, K. - Neruda, Roman
Hyperparameters search methods for machine learning linear workflows.
18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications ICMLA 2019. Proceedings. Piscataway: IEEE, 2019, s. 1205-1210. ISBN 978-1-7281-4550-1.
[ICMLA 2019: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications /18./. Boca Raton (US), 16.12.2019-19.12.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: hyperparameters optimization * machine learning workflows * data preprocessing
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0304362

0494108 - ÚI 2019 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
Asynchronous Evolution of Convolutional Networks.
ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 - (Krajči, S.), s. 80-85. CEUR Workshop Proceedings, V-2203. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./. Plejsy (SK), 21.09.2018-25.09.2018]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
GA MŠk(CZ) LM2015042
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: convolutional neural networks * evolutioanary algorithms * asynchronous evolution
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://ceur-ws.org/Vol-2203/80.pdf
Vidnerová, Petra
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0287354

0505494 - ÚI 2020 RIV CZ eng L4 - Software
Vidnerová, Petra
RBF-Keras: an RBF Layer for Keras Library.
Interní kód: RBF-Keras ; 2019
Technické parametry: Uživatel potřebuje nainstalovanou knihovnu Keras (http://keras.io) a poté je možné vytvářet modely neuronových sítí způsobem obvyklým v této knihovně včetně použití naší RBF vrstvy. Pro nastavení středů si lze vybrat s připravených inicializátorů (náhodný výběr z tréninkové množiny nebo použití KMeans shlukování), případně uživatel může použít vlastní inicializátor.
Ekonomické parametry: RBF-Keras obsahuje implementaci třídy RBFLayer, která je určena k implementaci RBF sítí a hlubokých sítí obsahujících RBF vrstvu v knihovně Keras. Jedná se o rozšíření knihovny Keras, která samotná RBF vrstvu neobsahuje. RBF-Keras usnadňuje realizaci experimentů s modely RBF sítí nebo hlubokých sítí s RBF vrstvou a umožňuje aplikaci těchto modelů.
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: neuronová síť typu RBF * hluboké neuronové sítě * RBF network * deep neural networks * Keras
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/rbf_keras
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0296977

0485639 - ÚI 2021 GB eng J - Článek v odborném periodiku
Vidnerová, Petra - Neruda, Roman
Vulnerability of classifiers to evolutionary generated adversarial examples.
Neural Networks. Accepted 16 April 2020 (2020). ISSN 0893-6080
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: supervised learning * neural networks * kernel methods * genetic algorithms * adversarial examples
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 5.785, rok: 2018
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0280599