Bibliografie

(cze): Pravděpodobnostní přístup k neuronovým sítím je formulován v rámci řešení statistického problému rozpoznávání pomocí distribučních směsí. Vychází z obecně použitelné teoretické metody a vhodnou volbou modelu směsi dospívá k neurofyziologicky přijatelné interpretaci základních funkčních vlastností neuronu. Komponenty směsí odpovídají jednotlivým neuronům a určují jejich funkční vlastnosti. Konkrétní návrh neuronové sítě spočívá odhadu parametrů distribuční směsi pomocí EM algoritmu.

(eng): The probabilistic approach to neural networks based on estimating mixture distributions has been developed in the framework of statistical pattern recognition with the aim to obtain a statistically well justified and biologically plausible neural network model. The basic idea of the probabilistic neural networks is to view the mixture components as formal neurons. The functioning of a neuron is determined by the corresponding component parameters which can be estimated from data by means of EM algorithm.