Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM039254
Első szerző:
Kovács György (programtervező matematikus, fizikus)
Cím:
Translation invariance in the polynomial kernel space and its applications in kNN classification / György Kovács, András Hajdu
Dátum:
2013
ISSN:
1370-4621 1573-773X
Megjegyzések:
In this paper, a new technique is presented to measure dissimilarity in kernel space providing scaling and translation invariance. The motivation comes from signal/image processing, where classifiers are often required to ensure invariance against linear transforms, since in many cases linear transforms do not affect the content of a signal/image for a human observer. We examine the theoretical background of linear invariance in the polynomial kernel space, introduce the centered correlation and centered Euclidean dissimilarity in kernel space, deduce formulas to compute it efficiently and test the proposed dissimilarity measures with the kNN classifier. The experimental results show that the presented techniques are highly competitive in similarity or dissimilarity based classification methods.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Matematika- és számítástudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Invariant dissimilarities
Kernel trick
KNN classifier
Linear invariance
Polynomial kernels
Megjelenés:
Neural Processing Letters. - 37 : 2 (2013), p. 207-233. -
További szerzők:
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.