Littérature scientifique sur le sujet « Intrinsic dimensionality estimation »
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Articles de revues sur le sujet "Intrinsic dimensionality estimation"
LI, CHUN-GUANG, JUN GUO et BO XIAO. « INTRINSIC DIMENSIONALITY ESTIMATION WITHIN NEIGHBORHOOD CONVEX HULL ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 23, no 01 (février 2009) : 31–44. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001409007016.
Texte intégralHe, Jinrong, Lixin Ding, Lei Jiang, Zhaokui Li et Qinghui Hu. « Intrinsic dimensionality estimation based on manifold assumption ». Journal of Visual Communication and Image Representation 25, no 5 (juillet 2014) : 740–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2014.01.006.
Texte intégralBruske, J., et G. Sommer. « Intrinsic dimensionality estimation with optimally topology preserving maps ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20, no 5 (mai 1998) : 572–75. http://dx.doi.org/10.1109/34.682189.
Texte intégralCordes, Dietmar, et Rajesh R. Nandy. « Estimation of the intrinsic dimensionality of fMRI data ». NeuroImage 29, no 1 (janvier 2006) : 145–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.07.054.
Texte intégralAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Teddy Furon, Stéphane Girard, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi et Michael Nett. « Extreme-value-theoretic estimation of local intrinsic dimensionality ». Data Mining and Knowledge Discovery 32, no 6 (27 juillet 2018) : 1768–805. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-018-0578-6.
Texte intégralAltan, Ege, Sara A. Solla, Lee E. Miller et Eric J. Perreault. « Estimating the dimensionality of the manifold underlying multi-electrode neural recordings ». PLOS Computational Biology 17, no 11 (29 novembre 2021) : e1008591. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008591.
Texte intégralHeylen, Rob, et Paul Scheunders. « Hyperspectral Intrinsic Dimensionality Estimation With Nearest-Neighbor Distance Ratios ». IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 6, no 2 (avril 2013) : 570–79. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2013.2256338.
Texte intégralWang, Xiaorong, et Aiqing Xu. « Intrinsic Dimensionality Estimation for Data Points in Local Region ». Sankhya B 81, no 1 (15 mars 2018) : 123–32. http://dx.doi.org/10.1007/s13571-018-0156-3.
Texte intégralKarbauskaitė, Rasa, et Gintautas Dzemyda. « Geodesic distances in the intrinsic dimensionality estimation using packing numbers ». Nonlinear Analysis : Modelling and Control 19, no 4 (10 décembre 2014) : 578–91. http://dx.doi.org/10.15388/na.2014.4.4.
Texte intégralBenkő, Zsigmond, Marcell Stippinger, Roberta Rehus, Attila Bencze, Dániel Fabó, Boglárka Hajnal, Loránd G. Eröss, András Telcs et Zoltán Somogyvári. « Manifold-adaptive dimension estimation revisited ». PeerJ Computer Science 8 (6 janvier 2022) : e790. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.790.
Texte intégralThèses sur le sujet "Intrinsic dimensionality estimation"
Kalantan, Zakiah Ibrahim. « Methods for estimation of intrinsic dimensionality ». Thesis, Durham University, 2014. http://etheses.dur.ac.uk/9500/.
Texte intégralGashler, Michael S. « Advancing the Effectiveness of Non-Linear Dimensionality Reduction Techniques ». BYU ScholarsArchive, 2012. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/3216.
Texte intégralWiniger, Joakim. « Estimating the intrinsic dimensionality of high dimensional data ». Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-163170.
Texte intégralDenna rapport ger en genomgång av olika metoder för skattning av inre dimension (ID). Principen bakom begreppet ID är att det ofta är möjligt att hitta strukturer i data som gör det möjligt att uttrycka samma data på nytt med ett färre antal koordinater (dimensioner). Syftet med detta projekt är att lösa ett vanligt problem: given en (vanligtvis högdimensionell) datamängd, avgör om antalet dimensioner är överflödiga, och om så är fallet, hitta en representation av datamängden som har ett mindre antal dimensioner. Vi introducerar olika tillvägagångssätt för skattning av inre dimension, går igenom teorin bakom dem och jämför deras resultat för både syntetiska och verkliga datamängder. De tre första metoderna skattar den inre dimensionen av data medan den fjärde hittar en lägre-dimensionell version av en datamängd. Denna ordning är praktisk för syftet med projektet, när vi har en skattning av den inre dimensionen av en datamängd kan vi använda denna skattning för att konstruera en enklare version av datamängden som har detta antal dimensioner. Resultaten visar att för högdimensionell data går det att reducera antalet dimensioner avsevärt. De olika metoderna ger liknande resultat trots deras olika teoretiska bakgrunder, och ger väntade resultat när de används på syntetiska datamängder vars inre dimensioner redan är kända.
RANDAZZO, VINCENZO. « Novel neural approaches to data topology analysis and telemedicine ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2850610.
Texte intégralAHRAM, TAREQ. « INFORMATION RETRIEVAL PERFORMANCE ENHANCEMENT USING THE AVERAGE STANDARD ESTIMATOR AND THE MULTI-CRITERIA DECISION WEIGHTED SET ». Doctoral diss., University of Central Florida, 2008. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3280.
Texte intégralPh.D.
Department of Industrial Engineering and Management Systems
Engineering and Computer Science
Industrial Engineering PhD
LANTERI, ALESSANDRO. « Novel methods for Intrinsic dimension estimation and manifold learning ». Doctoral thesis, 2016. http://hdl.handle.net/11573/905425.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Intrinsic dimensionality estimation"
Bruske, J., et G. Sommer. « An algorithm for intrinsic dimensionality estimation ». Dans Computer Analysis of Images and Patterns, 9–16. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63460-6_94.
Texte intégralAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi, Miloš Radovanović et Weeris Treeratanajaru. « Intrinsic Dimensionality Estimation within Tight Localities ». Dans Proceedings of the 2019 SIAM International Conference on Data Mining, 181–89. Philadelphia, PA : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2019. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611975673.21.
Texte intégralBruske, J., et G. Sommer. « Topology representing networks for intrinsic dimensionality estimation ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 595–600. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0020219.
Texte intégralShukur, Mohammed Hussein, T. Sobha Rani, S. Durga Bhavani, G. Narahari Sastry et Surampudi Bapi Raju. « Local and Global Intrinsic Dimensionality Estimation for Better Chemical Space Representation ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 329–38. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25725-4_29.
Texte intégralHeylen, Rob, Mario Parente et Paul Scheunders. « Estimation of the Intrinsic Dimensionality in Hyperspectral Imagery via the Hubness Phenomenon ». Dans Latent Variable Analysis and Signal Separation, 357–66. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-53547-0_34.
Texte intégralCohen, Albert, Wolfgang Dahmen et Ron DeVore. « State Estimation—The Role of Reduced Models ». Dans SEMA SIMAI Springer Series, 57–77. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86236-7_4.
Texte intégralGoel, A., S. S. Rao et A. Passamante. « Estimating Local Intrinsic Dimensionality Using Thresholding Techniques ». Dans NATO ASI Series, 125–28. Boston, MA : Springer New York, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-0623-9_13.
Texte intégralBassis, S., A. Rozza, C. Ceruti, G. Lombardi, E. Casiraghi et P. Campadelli. « A Novel Intrinsic Dimensionality Estimator Based on Rank-Order Statistics ». Dans Clustering High--Dimensional Data, 102–17. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48577-4_7.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Intrinsic dimensionality estimation"
Karantzalos, Konstantinos. « Intrinsic dimensionality estimation and dimensionality reduction through scale space filtering ». Dans 2009 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icdsp.2009.5201196.
Texte intégralLi, Chun-guang, Jun Guo et Xiangfei Nie. « Intrinsic Dimensionality Estimation with Neighborhood Convex Hull ». Dans 2007 International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cis.2007.104.
Texte intégralHein, Matthias, et Jean-Yves Audibert. « Intrinsic dimensionality estimation of submanifolds in Rd ». Dans the 22nd international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1145/1102351.1102388.
Texte intégralLittle, Anna V., Jason Lee, Yoon-Mo Jung et Mauro Maggioni. « Estimation of intrinsic dimensionality of samples from noisy low-dimensional manifolds in high dimensions with multiscale SVD ». Dans 2009 IEEE/SP 15th Workshop on Statistical Signal Processing (SSP). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ssp.2009.5278634.
Texte intégralAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Teddy Furon, Stéphane Girard, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi et Michael Nett. « Estimating Local Intrinsic Dimensionality ». Dans KDD '15 : The 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2783258.2783405.
Texte intégralLUO, XIN, JIA WANG, HUIJIE ZHANG et XIAO WANG. « Estimating the Intrinsic Dimensionality of Hyperspectral Remote Sensing Imagery with Rare Features ». Dans 2018 1st IEEE International Conference on Knowledge Innovation and Invention (ICKII). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ickii.2018.8569176.
Texte intégralBretton-Granatoor, Zachary, Hannah Stealey, Samantha R. Santacruz et Jarrod A. Lewis-Peacock. « Estimating Intrinsic Manifold Dimensionality to Classify Task-Related Information in Human and Non-Human Primate Data ». Dans 2022 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/biocas54905.2022.9948604.
Texte intégral