Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.

Výsledky projektu TN01000024


Nalezeno záznamů: 1

0518369 - ÚI 2020 RIV CZ eng L4 - Software
Jurica, Tomáš - Vidnerová, Petra - Kalina, Jan
Robust interquantile training of neural networks.
Interní kód: Quantile 1.0 ; 2019
Technické parametry: Kód v Pythonu je samostatně spustitelný, vyžaduje instalaci TensorFlow, Keras, SciPy, NumPy, scikit-learn. Spuštění kódu je přímočaré podle dokumentace. Dostupné pod licencí MIT.
Ekonomické parametry: Software umožňuje uživateli provést alternativní trénování neuronových sítí, které je robustní vůči odlehlým hodnotám. Jde dosud o první takovou implementaci, která je dostupná. Software výrazně usnadňuje práci s neuronovými sítěmi, protože provádět jejich trénování nezávisle na přítomnosti odlehlých hodnot by jinak vyžadovalo značně komplikované a zdlouhavé postupy.
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: neural network * regression * robustness * outliers
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/jankalinaUI/Quantile
Trvalý odkaz: http://hdl.handle.net/11104/0303525