کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9653562 | 679201 | 2005 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
SVM learning with the Schur-Hadamard inner product for graphs
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: SVM learning with the Schur-Hadamard inner product for graphs SVM learning with the Schur-Hadamard inner product for graphs](/preview/png/9653562.png)
چکیده انگلیسی
We apply support vector learning to attributed graphs where the kernel matrices are based on approximations of the Schur-Hadamard inner product. The evaluation of the Schur-Hadamard inner product for a pair of graphs requires the determination of an optimal match between their nodes and edges. It is therefore efficiently approximated by means of recurrent neural networks. The optimal mapping involved allows a direct understanding of the similarity or dissimilarity of the two graphs considered. We present and discuss experimental results of different classifiers constructed by a SVM operating on positive semi-definite (psd) and non-psd kernel matrices.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 93-105
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 93-105
نویسندگان
Brijnesh J. Jain, Peter Geibel, Fritz Wysotzki,