کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8953561 | 1645950 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonparametric small random networks for graph-structured pattern recognition
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های غیر تصادفی کوچک تصادفی برای تشخیص الگوی گرافیکی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی گراف، تشخیص الگوی ساختاری، شبکه عصبی گراف شبکه تصادفی یادگیری نسبی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Taking inspiration from the probabilistic principles underlying the topological regularities observed in random networks, the paper presents a simple and efficient Bayesian framework for the classification of (small) labeled random networks. The proposed “graphical model” relies on a Parzen window estimate of the pairwise vertex-vertex probability distribution under an implicit Markov assumption. Experiments show that, in spite of its simplicity, the approach is at least as accurate as the state-of-the-art machines. The highest average recognition accuracies to date were obtained on the friendly + unfriendly Mutagenesis classification task.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 313, 3 November 2018, Pages 14-24
Journal: Neurocomputing - Volume 313, 3 November 2018, Pages 14-24
نویسندگان
Edmondo Trentin, Ernesto Di Iorio,