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dc.contributor.advisorGarcía-Alonso Montoya, Alejandro ORCID
dc.contributor.advisorArganda Carreras, Ignacio
dc.contributor.advisorD'Anjou D'Anjou, Alicia Emilia
dc.contributor.authorZhu, Ruifeng
dc.date.accessioned2020-11-02T09:39:40Z
dc.date.available2020-11-02T09:39:40Z
dc.date.issued2020-07-08
dc.date.submitted2020-07-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/47603
dc.description122 pes_ES
dc.description.abstractLos algoritmos de aprendizaje de variedades basados en grafos (Graph,based manifold) son técnicas que han demostrado ser potentes herramientas para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad en los campos de reconomiento de patrones, visión por computador y aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan información basada en las similitudes de pares de muestras y del grafo ponderado resultante para revelar la estructura geométrica intrínseca de la variedad.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectinformaticses_ES
dc.subjectinformáticaes_ES
dc.titleContribution to Graph-based Manifold Learning with Application to Image Categorization.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holder(c)2020 RUIFENG ZHU
dc.identifier.studentID903058es_ES
dc.identifier.projectID21024es_ES
dc.departamentoesCiencia de la computación e inteligencia artificiales_ES
dc.departamentoeuKonputazio zientziak eta adimen artifizialaes_ES


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