Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloApproximation properties of positive Boolean functions
Anno di pubblicazione2006
FormatoCartaceo
Autore/iM. Muselli
Affiliazioni autoriM. Muselli: CNR-IEIIT, Genova, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • MARCO MUSELLI
Lingua/e
  • inglese
AbstractThe universal approximation property is an important characteristic of models employed in the solution of machine learning problems. The possibility of approximating within a desired precision any Borel measurable function guarantees the generality of the considered approach. The properties of the class of positive Boolean functions, realizable by digital circuits containing only AND and OR ports, is examined by considering a proper coding for ordered and nominal variables, which is able to preserve ordering and distance. In particular, it is shown that positive Boolean functions are universal approximators and can therefore be used in the solution of classification and regression problems.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da18
Pagine a22
Pagine totali-
RivistaLecture notes in computer science
Attiva dal 1973
Editore: Springer - Berlin
Paese di pubblicazione: Germania
Lingua: multilingue
ISSN: 0302-9743
Titolo chiave: Lecture notes in computer science
Titolo proprio: Lecture notes in computer science.
Titolo abbreviato: Lect. notes comput. sci.
Titoli alternativi:
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in artificial intelligence
  • LNCS. Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science (Print)
  • Lecture notes in computer science. LNAI. Lecture notes in artificial intelligence
  • Lecture notes in computer science. Lecture notes in bioinformatics (Print)
  • Lecture notes in computer science. Journal subline
Numero volume della rivista3931
Fascicolo della rivista-
DOI10.1007/11731177_3
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-33745791535)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000237451800003)
Parole chiave-
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IEIIT — Istituto di elettronica e di ingegneria dell'informazione e delle telecomunicazioni
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P11.008.001 : Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up
Progetti Europei-
Allegati
Approximation properties of positive Boolean functions (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Rivista ISILECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE [00538S0]