Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,039,522
Feature Extraction with Space Folding Model and its Application to Machine Learning
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Minh Tuan Pham, Tomohiro Yoshikawa, Takeshi Furuhashi and Kanta Tachibana
walgreens pharmacy coupon
site
promo codes walgreens
Nơi đăng:
Journal of Advanced Computational Intelligence & Intelligent Informatics
cvs weekly sale
cvs print
prescription savings cards
;
S
ố:
15(6);
Từ->đến trang
: 662-670;
Năm:
2011
Lĩnh vực:
Chưa xác định;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Feature extraction provides an essential element in most machine learning methods, including supervised learning with neural networks. Linearly inseparable data distributions are often non-linearly transformed in some way to make them more linearly separable in the feature space. In this paper, we propose a method of feature extraction with a space folding model. In the proposed method, each basis vector in the m-dimensional data space is divided in the positive and negative directions to optimize it with 2
m
m
-dimensional vectors as variables. 2
m
variable vectors are estimated to minimize the cross entropy of class labels and distances so that instances in the same classes are gathered closer together and those in other classes are separated farther apart. The proposed method, in which linear transformation is applied to each quadrant to collectively realize a nonlinear transformation, is expected to lead to improvements in accuracy of discrimination over conventional methods of feature extraction using single linear transformations. In this paper, we have confirmed the effectiveness of the proposed method of feature extraction with a space folding model on a UCI benchmark problem.
ABSTRACT
Feature extraction provides an essential element in most machine learning methods, including supervised learning with neural networks. Linearly inseparable data distributions are often non-linearly transformed in some way to make them more linearly separable in the feature space. In this paper, we propose a method of feature extraction with a space folding model. In the proposed method, each basis vector in the m-dimensional data space is divided in the positive and negative directions to optimize it with 2
m
m
-dimensional vectors as variables. 2
m
variable vectors are estimated to minimize the cross entropy of class labels and distances so that instances in the same classes are gathered closer together and those in other classes are separated farther apart. The proposed method, in which linear transformation is applied to each quadrant to collectively realize a nonlinear transformation, is expected to lead to improvements in accuracy of discrimination over conventional methods of feature extraction using single linear transformations. In this paper, we have confirmed the effectiveness of the proposed method of feature extraction with a space folding model on a UCI benchmark problem.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn