An Entity of Type: broadcaster, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network, which is widely used in classification and pattern recognition problems. In the PNN algorithm, the parent probability distribution function (PDF) of each class is approximated by a Parzen window and a non-parametric function. Then, using PDF of each class, the class probability of a new input data is estimated and Bayes’ rule is then employed to allocate the class with highest posterior probability to new input data. By this method, the probability of mis-classification is minimized. This type of ANN was derived from the Bayesian network and a statistical algorithm called Kernel Fisher discriminant analysis. It was introduced by D.F. Specht in 1966. In a PNN, the operations are organized into a multilayered feedforward

Property Value
dbo:abstract
  • Una red neuronal probabilíista (PNN) es un red neuronal unidireccional, la cual se deriva de la red bayesiana​ y un algoritmo estadístico llamado .​ Fue introducido por D.F. Specht en los principios de 1990s.​ En un PNN, las operaciones están organizadas en una red unidireccional multicapa con cuatro capas: * Capa de entrada * Capa escondida * Capa de patrón/Capa de suma * Capa de salida (es)
  • A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network, which is widely used in classification and pattern recognition problems. In the PNN algorithm, the parent probability distribution function (PDF) of each class is approximated by a Parzen window and a non-parametric function. Then, using PDF of each class, the class probability of a new input data is estimated and Bayes’ rule is then employed to allocate the class with highest posterior probability to new input data. By this method, the probability of mis-classification is minimized. This type of ANN was derived from the Bayesian network and a statistical algorithm called Kernel Fisher discriminant analysis. It was introduced by D.F. Specht in 1966. In a PNN, the operations are organized into a multilayered feedforward network with four layers: * Input layer * Pattern layer * Summation layer * Output layer (en)
  • Rekurencyjna sieć neuronowa – sieć neuronowa, w której wyjścia traktowane są jako prawdopodobieństwa poszczególnychmożliwych rozwiązań. Sieci tego typu określane są często skrótem PNN (Probabilistic Neural Networks). Są to sieci radialne zwykle o liczbie neuronów w warstwie ukrytej równej liczbie przypadków uczących. Zasadniczą cechą sieci probabilistycznych jest takie normalizowanie wartości sygnałów wyjściowych, że ich suma (na wszystkich wyjściach sieci) ma wartość 1. Wówczas można przyjąć, że wartości na poszczególnych wyjściach sieci reprezentują prawdopodobieństwa kategorii (rozpoznań) przypisanych do tych wyjść. (pl)
  • Ймовірнісна нейронна мережа — вид штучних нейронних мереж, який використовує баєсову статистику для виконання певних завдань. Ймовірнісна нейронна мережа була розроблена Дональдом Спехтом (англ. Donald Specht). (uk)
dbo:wikiPageID
  • 35179233 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 8735 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1109263901 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • Una red neuronal probabilíista (PNN) es un red neuronal unidireccional, la cual se deriva de la red bayesiana​ y un algoritmo estadístico llamado .​ Fue introducido por D.F. Specht en los principios de 1990s.​ En un PNN, las operaciones están organizadas en una red unidireccional multicapa con cuatro capas: * Capa de entrada * Capa escondida * Capa de patrón/Capa de suma * Capa de salida (es)
  • Ймовірнісна нейронна мережа — вид штучних нейронних мереж, який використовує баєсову статистику для виконання певних завдань. Ймовірнісна нейронна мережа була розроблена Дональдом Спехтом (англ. Donald Specht). (uk)
  • A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network, which is widely used in classification and pattern recognition problems. In the PNN algorithm, the parent probability distribution function (PDF) of each class is approximated by a Parzen window and a non-parametric function. Then, using PDF of each class, the class probability of a new input data is estimated and Bayes’ rule is then employed to allocate the class with highest posterior probability to new input data. By this method, the probability of mis-classification is minimized. This type of ANN was derived from the Bayesian network and a statistical algorithm called Kernel Fisher discriminant analysis. It was introduced by D.F. Specht in 1966. In a PNN, the operations are organized into a multilayered feedforward (en)
  • Rekurencyjna sieć neuronowa – sieć neuronowa, w której wyjścia traktowane są jako prawdopodobieństwa poszczególnychmożliwych rozwiązań. Sieci tego typu określane są często skrótem PNN (Probabilistic Neural Networks). (pl)
rdfs:label
  • Redes neuronales probabilísticas (es)
  • Probabilistic neural network (en)
  • Probabilistyczna sieć neuronowa (pl)
  • Ймовірнісна нейронна мережа (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License