Báo cáo khoa học: "Learning Better Data Representation using Inference-Driven Metric Learning"

We initiate a study comparing effectiveness of the transformed spaces learned by recently proposed supervised, and semisupervised metric learning algorithms to those generated by previously proposed unsupervised dimensionality reduction methods (., PCA). Through a variety of experiments on different realworld datasets, we find IDML-IT, a semisupervised metric learning algorithm to be the most effective.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.