Littérature scientifique sur le sujet « Embedding space »
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Articles de revues sur le sujet "Embedding space"
Takehara, Daisuke, et Kei Kobayashi. « Representing Hierarchical Structured Data Using Cone Embedding ». Mathematics 11, no 10 (15 mai 2023) : 2294. http://dx.doi.org/10.3390/math11102294.
Texte intégralSamko, Natasha. « Embeddings of weighted generalized Morrey spaces into Lebesgue spaces on fractal sets ». Fractional Calculus and Applied Analysis 22, no 5 (25 octobre 2019) : 1203–24. http://dx.doi.org/10.1515/fca-2019-0064.
Texte intégralPaston, Sergey, et Taisiia Zaitseva. « Nontrivial Isometric Embeddings for Flat Spaces ». Universe 7, no 12 (4 décembre 2021) : 477. http://dx.doi.org/10.3390/universe7120477.
Texte intégralRavindran, Renjith P., et Kavi Narayana Murthy. « Syntactic Coherence in Word Embedding Spaces ». International Journal of Semantic Computing 15, no 02 (juin 2021) : 263–90. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x21500057.
Texte intégralLi, Pandeng, Yan Li, Hongtao Xie et Lei Zhang. « Neighborhood-Adaptive Structure Augmented Metric Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 2 (28 juin 2022) : 1367–75. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20025.
Texte intégralBhowmik, Kowshik, et Anca Ralescu. « Clustering of Monolingual Embedding Spaces ». Digital 3, no 1 (23 février 2023) : 48–66. http://dx.doi.org/10.3390/digital3010004.
Texte intégralHawley, Scott H., Zach Evans et Joe Baldridge. « Audio (vector) algebra : Vector space operations on neural audio embeddings ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A178. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015957.
Texte intégralHashimoto, Tatsunori B., David Alvarez-Melis et Tommi S. Jaakkola. « Word Embeddings as Metric Recovery in Semantic Spaces ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 4 (décembre 2016) : 273–86. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00098.
Texte intégralMarinari, Maria Grazia, et Mario Raimondo. « On Complete Intersections Over an Algebraically Non-Closed Field ». Canadian Mathematical Bulletin 29, no 2 (1 juin 1986) : 140–45. http://dx.doi.org/10.4153/cmb-1986-024-0.
Texte intégralMinemyer, Barry. « Isometric embeddings of polyhedra into Euclidean space ». Journal of Topology and Analysis 07, no 04 (22 septembre 2015) : 677–92. http://dx.doi.org/10.1142/s179352531550020x.
Texte intégralThèses sur le sujet "Embedding space"
Zhang, Xinhua, et xinhua zhang cs@gmail com. « Graphical Models : Modeling, Optimization, and Hilbert Space Embedding ». The Australian National University. ANU College of Engineering and Computer Sciences, 2010. http://thesis.anu.edu.au./public/adt-ANU20100729.072500.
Texte intégralGibert, Domingo Jaume. « Vector Space Embedding of Graphs via Statistics of Labelling Information ». Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2012. http://hdl.handle.net/10803/96240.
Texte intégralPattern recognition is the task that aims at distinguishing objects among different classes. When such a task wants to be solved in an automatic way a crucial step is how to formally represent such patterns to the computer. Based on the different representational formalisms, we may distinguish between statistical and structural pattern recognition. The former describes objects as a set of measurements arranged in the form of what is called a feature vector. The latter assumes that relations between parts of the underlying objects need to be explicitly represented and thus it uses relational structures such as graphs for encoding their inherent information. Vector spaces are a very flexible mathematical structure that has allowed to come up with several efficient ways for the analysis of patterns under the form of feature vectors. Nevertheless, such a representation cannot explicitly cope with binary relations between parts of the objects and it is restricted to measure the exact same number of features for each pattern under study regardless of their complexity. Graph-based representations present the contrary situation. They can easily adapt to the inherent complexity of the patterns but introduce a problem of high computational complexity, hindering the design of efficient tools to process and analyze patterns. Solving this paradox is the main goal of this thesis. The ideal situation for solving pattern recognition problems would be to represent the patterns using relational structures such as graphs, and to be able to use the wealthy repository of data processing tools from the statistical pattern recognition domain. An elegant solution to this problem is to transform the graph domain into a vector domain where any processing algorithm can be applied. In other words, by mapping each graph to a point in a vector space we automatically get access to the rich set of algorithms from the statistical domain to be applied in the graph domain. Such methodology is called graph embedding. In this thesis we propose to associate feature vectors to graphs in a simple and very efficient way by just putting attention on the labelling information that graphs store. In particular, we count frequencies of node labels and of edges between labels. Although their locality, these features are able to robustly represent structurally global properties of graphs, when considered together in the form of a vector. We initially deal with the case of discrete attributed graphs, where features are easy to compute. The continuous case is tackled as a natural generalization of the discrete one, where rather than counting node and edge labelling instances, we count statistics of some representatives of them. We encounter how the proposed vectorial representations of graphs suffer from high dimensionality and correlation among components and we face these problems by feature selection algorithms. We also explore how the diversity of different embedding representations can be exploited in order to boost the performance of base classifiers in a multiple classifier systems framework. An extensive experimental evaluation finally shows how the methodology we propose can be efficiently computed and compete with other graph matching and embedding methodologies.
Sandvick, Joshua Sandvick. « Machine Translation Through the Creation of a Common Embedding Space ». The Ohio State University, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1531420294211248.
Texte intégralBishop, Jonathan R. B. « Embedding population dynamics in mark-recapture models ». Thesis, St Andrews, 2009. http://hdl.handle.net/10023/718.
Texte intégralDube, Matthew P. « An Embedding Graph for 9-Intersection Topological Spatial Relations ». Fogler Library, University of Maine, 2009. http://www.library.umaine.edu/theses/pdf/DubeMP2009.pdf.
Texte intégralDonald, Andrew. « Embedding 3-manifolds in 4-space and link concordance via double branched covers ». Thesis, University of Glasgow, 2013. http://theses.gla.ac.uk/4425/.
Texte intégralStrickrodt, Marianne [Verfasser], et Tobias [Akademischer Betreuer] Meilinger. « The impossible puzzle : No global embedding in environmental space memory / Marianne Strickrodt ; Betreuer : Tobias Meilinger ». Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2019. http://d-nb.info/1190639653/34.
Texte intégralStewart, Nigel Timothy, et nigels@nigels com. « An Image-Space Algorithm for Hardware-Based Rendering of Constructive Solid Geometry ». RMIT University. Aerospace, Mechanical and Manufacturing Engineering, 2008. http://adt.lib.rmit.edu.au/adt/public/adt-VIT20080721.144757.
Texte intégralBELLAVITA, CARLO. « FUNCTIONAL PROPERTIES OF P-DE BRANGES SPACES ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2022. http://hdl.handle.net/2434/924712.
Texte intégralSinnokrot, Mohanned Omar. « Space-time block codes with low maximum-likelihood decoding complexity ». Diss., Atlanta, Ga. : Georgia Institute of Technology, 2009. http://hdl.handle.net/1853/31752.
Texte intégralCommittee Chair: Barry, John; Committee Co-Chair: Madisetti, Vijay; Committee Member: Andrew, Alfred; Committee Member: Li, Ye; Committee Member: Ma, Xiaoli; Committee Member: Stuber, Gordon. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.
Livres sur le sujet "Embedding space"
Froehlich, Annette, dir. Embedding Space in African Society. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-06040-4.
Texte intégralRiesen, Kaspar. Graph classification and clustering based on vector space embedding. New Jersey : World Scientific, 2010.
Trouver le texte intégral1975-, Parcet Javier, dir. Mixed-norm inequalities and operator space Lp embedding theory. Providence, R.I : American Mathematical Society, 2010.
Trouver le texte intégralTimashev, D. A. Homogeneous Spaces and Equivariant Embeddings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-18399-7.
Texte intégralservice), SpringerLink (Online, dir. Homogeneous Spaces and Equivariant Embeddings. Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
Trouver le texte intégralEdmunds, David E., et W. Desmond Evans. Hardy Operators, Function Spaces and Embeddings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-07731-3.
Texte intégralEdmunds, David E. Hardy Operators, Function Spaces and Embeddings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004.
Trouver le texte intégral1942-, Hong Jia-Xing, dir. Isometric embedding of Riemannian manifolds in Euclidean spaces. Providence, R.I : American Mathematical Society, 2006.
Trouver le texte intégralBernard, Maurey, dir. H [delta]-embeddings in Hilbert space and optimization on G [delta]-sets. Providence, R.I., USA : American Mathematical Society, 1986.
Trouver le texte intégralEnvelopes and sharp embeddings of function spaces. Boca Raton, FL : Chapman & Hall/CRC, 2007.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Embedding space"
Martens, Bas, Alexander Gairiseb et Carl Eriksen. « Embedding Space in Society ». Dans Southern Space Studies, 335–56. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05980-4_20.
Texte intégralVempala, Santosh. « Embedding metrics in Euclidean space ». Dans DIMACS Series in Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, 15–25. Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2005. http://dx.doi.org/10.1090/dimacs/065/03.
Texte intégralUncu, Baran Alp. « Embedding the prefigurations of the Gezi protests ». Dans Public Space Democracy, 47–73. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003193753-5.
Texte intégralGallier, Jean. « Embedding an Affine Space in a Vector Space ». Dans Texts in Applied Mathematics, 70–86. New York, NY : Springer New York, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-0137-0_4.
Texte intégralGallier, Jean. « Embedding an Affine Space in a Vector Space ». Dans Texts in Applied Mathematics, 85–101. New York, NY : Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9961-0_4.
Texte intégralSiebrits, André, Bas Martens et Carl Eriksen. « Initiatives for Embedding Space Applications in African Societies ». Dans Southern Space Studies, 357–73. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05980-4_21.
Texte intégralBunke, Horst, et Kaspar Riesen. « Graph Classification on Dissimilarity Space Embedding ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 2. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89689-0_2.
Texte intégralSmola, Alex, Arthur Gretton, Le Song et Bernhard Schölkopf. « A Hilbert Space Embedding for Distributions ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 13–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-75225-7_5.
Texte intégralHou, Haiwei, Shifei Ding, Xiao Xu et Lili Guo. « Deep Friendly Embedding Space for Clustering ». Dans IFIP Advances in Information and Communication Technology, 92–105. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-57808-3_7.
Texte intégralFeintuch, Avraham. « Orthogonal Embedding of Time-Varying Systems ». Dans Robust Control Theory in Hilbert Space, 207–16. New York, NY : Springer New York, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0591-3_11.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Embedding space"
Pereira, João, Albert K. Groen, Erik S. G. Stroes et Evgeni Levin. « Graph Space Embedding ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/451.
Texte intégralZhang, Yizhou, Guojie Song, Lun Du, Shuwen Yang et Yilun Jin. « DANE : Domain Adaptive Network Embedding ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/606.
Texte intégralDghais, Wael, Luis Nero Alves, Joana Catarina Mendes, Jonathan Rodriguez et Jose Carlos Pedro. « Memristor state-space embedding ». Dans 2015 European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ecctd.2015.7300040.
Texte intégralIoannou, Yani, Limin Shang, Robin Harrap et Michael Greenspan. « Local PotentialWell Space Embedding ». Dans 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops, ICCV Workshops. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iccvw.2009.5457491.
Texte intégralDing, Chuntao, Li Zhang et Bangjun Wang. « Hidden space discriminant neighborhood embedding ». Dans 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2014.6889365.
Texte intégralDar, Guy, Mor Geva, Ankit Gupta et Jonathan Berant. « Analyzing Transformers in Embedding Space ». Dans Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1 : Long Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.893.
Texte intégralKo, Byungsoo, et Geonmo Gu. « Embedding Expansion : Augmentation in Embedding Space for Deep Metric Learning ». Dans 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00728.
Texte intégralYang, Liang, Yuexue Wang, Junhua Gu, Chuan Wang, Xiaochun Cao et Yuanfang Guo. « JANE : Jointly Adversarial Network Embedding ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/192.
Texte intégralChen, Ying-Nong, Gang-Feng Ho, Kuo-Chin Fan, Chi-Hung Chuang et Chih-Chang Yu. « Orthogonal Nearest Neighbor Feature Space Embedding ». Dans 2012 Eighth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/iih-msp.2012.46.
Texte intégralShang, Limin, et Michael Greenspan. « Pose Determination By PotentialWell Space Embedding ». Dans Sixth International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/3dim.2007.40.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Embedding space"
Holzapfel, Rolf-Peter. Jacobi Theta Embedding of a Hyperbolic 4-Space with Cusps. GIQ, 2012. http://dx.doi.org/10.7546/giq-3-2002-11-63.
Texte intégralBano, Masooda, et Zeena Oberoi. Embedding Innovation in State Systems : Lessons from Pratham in India. Research on Improving Systems of Education (RISE), décembre 2020. http://dx.doi.org/10.35489/bsg-rise-wp_2020/058.
Texte intégralMcReynolds, Stephanie JH, Peter Verheyen, Terriruth Carrier et Scott Warren. Library Impact Research Report : Distinct Academic Learning Communities at Syracuse University Libraries. Association of Research Libraries, juillet 2022. http://dx.doi.org/10.29242/report.syracuse2022.
Texte intégral