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Autor:
Magno T. M. Silva, André Amaro Bueno
Publikováno v:
IEEE Signal Processing Letters. 27:1130-1134
Kernel methods have been used to solve nonlinear problems in signal processing and machine learning. To avoid a too large growth of the dictionary, different sparsification techniques have emerged in the literature. In this letter, we propose a Gram-
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::5ff40a79f6110a3b4d1e2d3d759387b2
https://doi.org/10.1109/lsp.2020.3004022
https://doi.org/10.1109/lsp.2020.3004022
Publikováno v:
Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::cd8b216e93853f8a9971b057593c5139
https://doi.org/10.14209/sbrt.2021.1570731661
https://doi.org/10.14209/sbrt.2021.1570731661
Autor:
André Amaro Bueno
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Métodos baseados em núcleo (kernel) são capazes de resolver problemas não lineares, projetando o vetor de entrada em um espaço de dimensão mais alta, onde se utiliza um método linear. Esses métodos têm sido amplamente utilizados em conjunto
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ee25da942487bd5d18f27462a554d23e
Autor:
André Amaro Bueno, Magno T. M. Silva
Publikováno v:
Anais de XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::38dae645858f3ece8c487a6b9496f313
https://doi.org/10.14209/sbrt.2019.1570556819
https://doi.org/10.14209/sbrt.2019.1570556819