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  Constructing Sparse Kernel Machines Using Attractors

Lee, D., Jung, K.-H., & Lee, J. (2009). Constructing Sparse Kernel Machines Using Attractors. IEEE Transactions on Neural Networks, 20(4), 721-729. doi:10.1109/TNN.2009.2014059.

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Urheber

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 Urheber:
Lee, D1, Autor           
Jung, K-H, Autor
Lee, J, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this brief, a novel method that constructs a sparse kernel machine is proposed. The proposed method generates attractors as sparse solutions from a built-in kernel machine via a dynamical system framework. By readjusting the corresponding coefficients and bias terms, a sparse kernel machine that approximates a conventional kernel machine is constructed. The simulation results show that the constructed sparse kernel machine improves the efficiency of testing phase while maintaining comparable test error.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Transactions on Neural Networks
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 20 (4) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 721 - 729 Identifikator: -