کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
532917 | 870017 | 2006 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gaussian fields for semi-supervised regression and correspondence learning
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Gaussian fields (GF) have recently received considerable attention for dimension reduction and semi-supervised classification. In this paper we show how the GF framework can be used for semi-supervised regression on high-dimensional data. We propose an active learning strategy based on entropy minimization and a maximum likelihood model selection method. Furthermore, we show how a recent generalization of the LLE algorithm for correspondence learning can be cast into the GF framework, which obviates the need to choose a representation dimensionality.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 10, October 2006, Pages 1864–1875
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 10, October 2006, Pages 1864–1875
نویسندگان
Jakob J. Verbeek, Nikos Vlassis,