Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Cross-view data are collected from two different views or sources about the same subjects. As the information from these views often consolidate and/or complement each other, cross-view data analysis can gain more insights for decision making. A main challenge of cross-view data analysis is how to effectively explore the inherently correlated and high-dimensional data. Dimension reduction offers an...
In transfer learning scenarios, previous discriminative dimensionality reduction methods tend to perform poorly owing to the difference between source and target distributions. In such cases, it is unsuitable to only consider discrimination in the low-dimensional source latent space since this would generalize badly to target domains. In this paper, we propose a new dimensionality reduction method...
Distance metric learning has exhibited its great power to enhance performance in metric related pattern recognition tasks. The recent large margin nearest neighbor classification (LMNN) improves the performance of k-nearest neighbor classification by learning a global distance metric. However, it does not consider the locality of data distributions, which is crucial in determining a proper metric...
Most semi-supervised learning methods assume there are a number of labeled data available in order to learn a classifier which then exploits a large set of unlabeled data. However, for some applications, there are only extremely spare labeled examples attainable (say, one example per category). In this case, these semi-supervised learning methods can not work. In this paper, a new method for seeking...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.