IEEE Transactions on Neural Networks

Công bố khoa học tiêu biểu

* Dữ liệu chỉ mang tính chất tham khảo

Sắp xếp:  
Call for papers
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 13 Số 4 - Trang 1025 - 2002
Chih-Jen Lin
Prospective authors are requested to submit new, unpublished manuscripts for inclusion in the upcoming event described in this call for papers.
#Convergence #Support vector machines #Equations #Neural networks
A formal analysis of stopping criteria of decomposition methods for support vector machines
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 13 Số 5 - Trang 1045-1052 - 2002
Chih-Jen Lin
In a previous paper, the author (2001) proved the convergence of a commonly used decomposition method for support vector machines (SVMs). However, there is no theoretical justification about its stopping criterion, which is based on the gap of the violation of the optimality condition. It is essential to have the gap asymptotically approach zero, so we are sure that existing implementations stop i...... hiện toàn bộ
#Support vector machines #Convergence #Upper bound #Matrix decomposition #Computer science #Kernel
Worst-case quadratic loss bounds for prediction using linear functions and gradient descent
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 7 Số 3 - Trang 604-619 - 1996
Nicolò Cesa‐Bianchi, Philip M. Long, Manfred K. Warmuth
Thiết kế và xây dựng cấu trúc mô hình phi tuyến sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu và tiêu chuẩn thiết kế D-tối ưu Dịch bởi AI
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 13 Số 5 - Trang 1245-1250 - 2002
X. Hong, C.J. Harris
Một thuật toán học rất hiệu quả cho việc lựa chọn tập con mô hình được giới thiệu dựa trên một hàm chi phí composite mới mà đồng thời tối ưu khả năng xấp xỉ mô hình và tính robust cũng như sự đầy đủ của mô hình. Các tham số mô hình thu được được ước lượng thông qua phương pháp bình phương tối thiểu trực tiếp theo phương pháp chính tắc, nhưng hàm chi phí cho việc lựa chọn tập con mô hình bao gồm mộ...... hiện toàn bộ
#Least squares methods #Least squares approximation #Cost function #Algorithm design and analysis #Robustness #Approximation algorithms #Design optimization #Parameter estimation #Neural networks #Design for experiments
New Lyapunov–Krasovskii Functionals for Global Asymptotic Stability of Delayed Neural Networks
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 20 Số 3 - Trang 533-539 - 2009
Hong‐Bing Zeng, Qing‐Long Han
Mixing Linear SVMs for Nonlinear Classification
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 21 Số 12 - Trang 1963-1975 - 2010
Zhouyu Fu, Antonio Robles‐Kelly, Jun Zhou
Improvements of Complex-Valued Hopfield Associative Memory by Using Generalized Projection Rules
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 17 Số 5 - Trang 1341-1347 - 2006
Donq-Liang Lee
Improvements on Twin Support Vector Machines
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 22 Số 6 - Trang 962-968 - 2011
Yuan‐Hai Shao, Chunhua Zhang, Xiaobo Wang, Ning Deng
Efficient tuning of SVM hyperparameters using radius/margin bound and iterative algorithms
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 13 Số 5 - Trang 1225-1229 - 2002
S.S. Keerthi
The paper discusses implementation issues related to the tuning of the hyperparameters of a support vector machine (SVM) with L/sub 2/ soft margin, for which the radius/margin bound is taken as the index to be minimized, and iterative techniques are employed for computing radius and margin. The implementation is shown to be feasible and efficient, even for large problems having more than 10000 sup...... hiện toàn bộ
#Support vector machines #Iterative algorithms #Kernel #Support vector machine classification #Quadratic programming #Polynomials #Mechanical engineering #Algorithm design and analysis #Large-scale systems
Fast orthogonal forward selection algorithm for feature subset selection
IEEE Transactions on Neural Networks - Tập 13 Số 5 - Trang 1218-1224 - 2002
K.Z. Mao
Feature selection is an important issue in pattern classification. In the presented study, we develop a fast orthogonal forward selection (FOFS) algorithm for feature subset selection. The FOFS algorithm employs an orthogonal transform to decompose correlations among candidate features, but it performs the orthogonal decomposition in an implicit way. Consequently, the fast algorithm demands less c...... hiện toàn bộ
#Feature extraction #Filters #Search methods #Parameter estimation #Multi-layer neural network #Training data #Extraterrestrial measurements #Classification algorithms #Neural networks #Pattern classification
Tổng số: 99   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10