Zobrazeno 1 - 10
of 611
pro vyhledávání: '"pre-image problem"'
The pre-image problem has to be solved during inference by most structured output predictors. For string kernels, this problem corresponds to finding the string associated to a given input. An algorithm capable of solving or finding good approximatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1412.1463
Publikováno v:
In Digital Signal Processing 2008 18(4):568-580
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
24th IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2014
24th IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2014, Sep 2014, Reims, France. ⟨10.1109/MLSP.2014.6958910⟩
MLSP
24th IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2014, Sep 2014, Reims, France. ⟨10.1109/MLSP.2014.6958910⟩
MLSP
International audience; The nonnegative matrix factorization (NMF) is widely used in signal and image processing, including bio-informatics, blind source separation and hyperspectral image analysis in remote sensing. A great challenge arises when dea
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::135cbaef98230efd4d80cd86628419bc
https://hal.science/hal-01965998
https://hal.science/hal-01965998
Autor:
Paul Honeine, Cedric Richard
Publikováno v:
Journal of Signal Processing Systems
Journal of Signal Processing Systems, Springer, 2011, 65 (3), pp.289-299. ⟨10.1007/s11265-010-0482-9⟩
Journal of Signal Processing Systems, 2011, 65 (3), pp.289-299. ⟨10.1007/s11265-010-0482-9⟩
Journal of Signal Processing Systems, Springer, 2011, 65 (3), pp.289-299. ⟨10.1007/s11265-010-0482-9⟩
Journal of Signal Processing Systems, 2011, 65 (3), pp.289-299. ⟨10.1007/s11265-010-0482-9⟩
International audience; The pre-image problem is a challenging research subject pursued by many researchers in machine learning. Kernel-based machines seek some relevant feature in a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), optimized in a given sense
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3a3f02af2f38ceb7d3ed14923a5e8b16
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01965585/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01965585/document
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Paul Honeine, Cedric Richard
Publikováno v:
Proc. 19th IEEE workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)
Proc. 19th IEEE workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2009, Grenoble, France. pp.1-6, ⟨10.1109/MLSP.2009.5306204⟩
Proc. 19th IEEE workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2009, Grenoble, France. pp.1-6, ⟨10.1109/MLSP.2009.5306204⟩
best paper award -; International audience; In this paper, we consider the pre-image problem in kernel machines, such as denoising with kernel-PCA. For a given reproducing kernel Hilbert space (RKHS), by solving the pre-image problem one seeks a patt
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ef391aa4896561f337db8b68bc1fd6be
https://hal.science/hal-01966049/file/09.mlsp.pdf
https://hal.science/hal-01966049/file/09.mlsp.pdf
Publikováno v:
Journal of Zhejiang University SCIENCE C. 15:254-264
An important issue involved in kernel methods is the pre-image problem. However, it is an ill-posed problem, as the solution is usually nonexistent or not unique. In contrast to direct methods aimed at minimizing the distance in feature space, indire
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ef8127d1a7d5ccb247645ab4a4e736f4
https://doi.org/10.1631/jzus.c1300248
https://doi.org/10.1631/jzus.c1300248