Articles de revues sur le sujet « Intrinsic dimensionality estimation »
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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 intégralBac, Jonathan, Evgeny M. Mirkes, Alexander N. Gorban, Ivan Tyukin et Andrei Zinovyev. « Scikit-Dimension : A Python Package for Intrinsic Dimension Estimation ». Entropy 23, no 10 (19 octobre 2021) : 1368. http://dx.doi.org/10.3390/e23101368.
Texte intégralDengyao Mo et S. H. Huang. « Fractal-Based Intrinsic Dimension Estimation and Its Application in Dimensionality Reduction ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 24, no 1 (janvier 2012) : 59–71. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2010.225.
Texte intégralAlizadeh Naeini, Amin, Saeid Homayouni et Mohammad Saadatseresht. « Intrinsic Dimensionality Estimation in Hyperspectral Imagery Using Residual and Change-Point Analyses ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11, no 11 (novembre 2014) : 2005–9. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2014.2317352.
Texte intégralYata, Kazuyoshi, et Makoto Aoshima. « Intrinsic Dimensionality Estimation of High-Dimension, Low Sample Size Data withD-Asymptotics ». Communications in Statistics - Theory and Methods 39, no 8-9 (21 avril 2010) : 1511–21. http://dx.doi.org/10.1080/03610920903121999.
Texte intégralLei, Liang, TongQing Wang, Jun Peng et Bo Yang. « Image Dimensionality Reduction Based on the Intrinsic Dimension and Parallel Genetic Algorithm ». International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 5, no 2 (avril 2011) : 97–112. http://dx.doi.org/10.4018/jcini.2011040106.
Texte intégralCampadelli, P., E. Casiraghi, C. Ceruti et A. Rozza. « Intrinsic Dimension Estimation : Relevant Techniques and a Benchmark Framework ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2015/759567.
Texte intégralSang, Yu, Hong Wen Song et Jun Zhao. « Intrinsic Dimensional Correlation Discretization for Mining Task ». Applied Mechanics and Materials 404 (septembre 2013) : 548–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.404.548.
Texte intégralSumet Mehta. « Generalized Multi-manifold Graph Ensemble Embedding for Multi-View Dimensionality Reduction ». Lahore Garrison University Research Journal of Computer Science and Information Technology 4, no 4 (28 décembre 2020) : 55–72. http://dx.doi.org/10.54692/lgurjcsit.2020.0404109.
Texte intégralAlluri, Vinoo, et Petri Toiviainen. « Effect of Enculturation on the Semantic and Acoustic Correlates of Polyphonic Timbre ». Music Perception 29, no 3 (décembre 2011) : 297–310. http://dx.doi.org/10.1525/mp.2012.29.3.297.
Texte intégralHasanlou, Mahdi, et Farhad Samadzadegan. « Comparative Study of Intrinsic Dimensionality Estimation and Dimension Reduction Techniques on Hyperspectral Images Using K-NN Classifier ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 9, no 6 (novembre 2012) : 1046–50. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2012.2189547.
Texte intégralCui, Kai. « Semiparametric Gaussian Variance-Mean Mixtures for Heavy-Tailed and Skewed Data ». ISRN Probability and Statistics 2012 (23 décembre 2012) : 1–18. http://dx.doi.org/10.5402/2012/345784.
Texte intégralDing, Yiyang, Anyong Qin, Zhaowei Shang et Jiye Qian. « Spatial distribution preserving-based sparse subspace clustering for hyperspectral image ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 17, no 02 (mars 2019) : 1940010. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691319400101.
Texte intégralDeleforge, Antoine, Florence Forbes et Radu Horaud. « Acoustic Space Learning for Sound-Source Separation and Localization on Binaural Manifolds ». International Journal of Neural Systems 25, no 01 (6 janvier 2015) : 1440003. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065714400036.
Texte intégralBaydal, E., G. Andreu et E. Vidal. « Estimating the intrinsic dimensionality of discrete utterances ». IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing 37, no 5 (mai 1989) : 755–57. http://dx.doi.org/10.1109/29.17567.
Texte intégralKarbauskaitė, Rasa, Gintautas Dzemyda et Edmundas Mazėtis. « Geodesic distances in the maximum likelihood estimator of intrinsic dimensionality ». Nonlinear Analysis : Modelling and Control 16, no 4 (7 décembre 2011) : 387–402. http://dx.doi.org/10.15388/na.16.4.14084.
Texte intégralKarbauskaitė, Rasa, et Gintautas Dzemyda. « Optimization of the Maximum Likelihood Estimator for Determining the Intrinsic Dimensionality of High–Dimensional Data ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 25, no 4 (1 décembre 2015) : 895–913. http://dx.doi.org/10.1515/amcs-2015-0064.
Texte intégralAhram, Tareq Z., Pamela McCauley-Bush et Waldemar Karwowski. « Estimating intrinsic dimensionality using the multi-criteria decision weighted model and the average standard estimator ». Information Sciences 180, no 15 (août 2010) : 2845–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2010.04.006.
Texte intégralXie, Xiaoping, Zhitong Cao, Xuchu Weng et Dan Jin. « Estimating intrinsic dimensionality of fMRI dataset incorporating an AR(1) noise model with cubic spline interpolation ». Neurocomputing 72, no 4-6 (janvier 2009) : 1042–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2008.04.003.
Texte intégralKarbauskaitė, Rasa, et Gintautas Dzemyda. « Fractal-Based Methods as a Technique for Estimating the Intrinsic Dimensionality of High-Dimensional Data : A Survey ». Informatica 27, no 2 (1 janvier 2016) : 257–81. http://dx.doi.org/10.15388/informatica.2016.84.
Texte intégralSidorov, Sergey, et Nikolai Zolotykh. « Linear and Fisher Separability of Random Points in the d-Dimensional Spherical Layer and Inside the d-Dimensional Cube ». Entropy 22, no 11 (12 novembre 2020) : 1281. http://dx.doi.org/10.3390/e22111281.
Texte intégralErba, Vittorio, Marco Gherardi et Pietro Rotondo. « Intrinsic dimension estimation for locally undersampled data ». Scientific Reports 9, no 1 (20 novembre 2019). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-019-53549-9.
Texte intégralDenti, Francesco, Diego Doimo, Alessandro Laio et Antonietta Mira. « The generalized ratios intrinsic dimension estimator ». Scientific Reports 12, no 1 (21 novembre 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-20991-1.
Texte intégralEinbeck, Jochen, et Zakiah Kalantana. « Intrinsic Dimensionality Estimation for High-dimensional Data Sets : New Approaches for the Computation of Correlation Dimension ». Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence 5, no 2 (1 mai 2013). http://dx.doi.org/10.4304/jetwi.5.2.91-97.
Texte intégralVinga, Susana. « Structured sparsity regularization for analyzing high-dimensional omics data ». Briefings in Bioinformatics, 29 juin 2020. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbaa122.
Texte intégralMasum, Shakil A., Zhihong Zhang, Gailei Tian et Mimnun Sultana. « Three-dimensional fully coupled hydro-mechanical-chemical model for solute transport under mechanical and osmotic loading conditions ». Environmental Science and Pollution Research, 20 août 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11356-022-22600-0.
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