dc.contributor.advisor | García-Alonso Montoya, Alejandro | |
dc.contributor.advisor | Arganda Carreras, Ignacio | |
dc.contributor.advisor | D'Anjou D'Anjou, Alicia Emilia | |
dc.contributor.author | Zhu, Ruifeng | |
dc.date.accessioned | 2020-11-02T09:39:40Z | |
dc.date.available | 2020-11-02T09:39:40Z | |
dc.date.issued | 2020-07-08 | |
dc.date.submitted | 2020-07-08 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10810/47603 | |
dc.description | 122 p | es_ES |
dc.description.abstract | Los 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.iso | eng | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject | informatics | es_ES |
dc.subject | informática | es_ES |
dc.title | Contribution to Graph-based Manifold Learning with Application to Image Categorization. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
dc.rights.holder | (c)2020 RUIFENG ZHU | |
dc.identifier.studentID | 903058 | es_ES |
dc.identifier.projectID | 21024 | es_ES |
dc.departamentoes | Ciencia de la computación e inteligencia artificial | es_ES |
dc.departamentoeu | Konputazio zientziak eta adimen artifiziala | es_ES |