Literatura científica selecionada sobre o tema "Fast kernel methods"
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Artigos de revistas sobre o assunto "Fast kernel methods"
Li, Jun-yi, e Jian-hua Li. "Fast Image Search with Locality-Sensitive Hashing and Homogeneous Kernels Map". Scientific World Journal 2015 (2015): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/350676.
Texto completo da fonteZhai, Yuejing, Zhouzheng Li e Haizhong Liu. "Multi-Angle Fast Neural Tangent Kernel Classifier". Applied Sciences 12, n.º 21 (26 de outubro de 2022): 10876. http://dx.doi.org/10.3390/app122110876.
Texto completo da fonteShitong Wang, Jun Wang e Fu-lai Chung. "Kernel Density Estimation, Kernel Methods, and Fast Learning in Large Data Sets". IEEE Transactions on Cybernetics 44, n.º 1 (janeiro de 2014): 1–20. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2012.2236828.
Texto completo da fonteViljanen, Markus, Antti Airola e Tapio Pahikkala. "Generalized vec trick for fast learning of pairwise kernel models". Machine Learning 111, n.º 2 (28 de janeiro de 2022): 543–73. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-06127-y.
Texto completo da fonteTrifonov, P. V. "Design and decoding of polar codes with large kernels: a survey". Проблемы передачи информации 59, n.º 1 (15 de dezembro de 2023): 25–45. http://dx.doi.org/10.31857/s0555292323010035.
Texto completo da fonteRejwer-Kosińska, Ewa, Liliana Rybarska-Rusinek e Aleksandr Linkov. "On accuracy of translations by kernel independent fast multipole methods". Computers & Mathematics with Applications 124 (outubro de 2022): 227–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2022.08.033.
Texto completo da fonteChen, Kai, Rongchun Li, Yong Dou, Zhengfa Liang e Qi Lv. "Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation". Computational Intelligence and Neuroscience 2017 (2017): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2017/4629534.
Texto completo da fonteBian, Lu Sha, Yong Fang Yao, Xiao Yuan Jing, Sheng Li, Jiang Yue Man e Jie Sun. "Face Recognition Based on a Fast Kernel Discriminant Analysis Approach". Advanced Materials Research 433-440 (janeiro de 2012): 6205–11. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.433-440.6205.
Texto completo da fonteKriege, Nils M., Marion Neumann, Christopher Morris, Kristian Kersting e Petra Mutzel. "A unifying view of explicit and implicit feature maps of graph kernels". Data Mining and Knowledge Discovery 33, n.º 6 (17 de setembro de 2019): 1505–47. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-019-00652-0.
Texto completo da fonteJiang, Shunhua, Yunze Man, Zhao Song, Zheng Yu e Danyang Zhuo. "Fast Graph Neural Tangent Kernel via Kronecker Sketching". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 6 (28 de junho de 2022): 7033–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i6.20662.
Texto completo da fonteTeses / dissertações sobre o assunto "Fast kernel methods"
Vishwanathan, S. V. N. "Kernel Methods Fast Algorithms and real life applications". Thesis, Indian Institute of Science, 2003. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/3923.
Texto completo da fonteVishwanathan, S. V. N. "Kernel Methods Fast Algorithms and real life applications". Thesis, Indian Institute of Science, 2003. http://hdl.handle.net/2005/49.
Texto completo da fontePlumlee, Matthew. "Fast methods for identifying high dimensional systems using observations". Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/53544.
Texto completo da fonteLee, Dong Ryeol. "A distributed kernel summation framework for machine learning and scientific applications". Diss., Georgia Institute of Technology, 2012. http://hdl.handle.net/1853/44727.
Texto completo da fonteHolmes, Michael P. "Multi-tree Monte Carlo methods for fast, scalable machine learning". Diss., Georgia Institute of Technology, 2009. http://hdl.handle.net/1853/33865.
Texto completo da fonteStrengbom, Kristoffer. "Mobile Services Based Traffic Modeling". Thesis, Linköpings universitet, Matematisk statistik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-116459.
Texto completo da fontePreviti, Alberto <1985>. "Fast and accurate numerical solutions in some problems of particle and radiation transport: synthetic acceleration for the method of short characteristics, Doppler-broadened scattering kernel, remote sensing of the cryosphere". Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amsdottorato.unibo.it/6599/1/Previti_Alberto_tesi.pdf.
Texto completo da fonteQuesto lavoro si propone di presentare diversi aspetti della simulazione numerica del trasporto di particelle e di radiazione per applicazioni industriali e di protezione ambientale, per consentire l'analisi di processi fisici complessi in modo veloce, affidabile ed efficiente. Nella prima parte è trattata la velocizzazione della simulazione numerica del trasporto di neutroni per l'analisi del nocciolo di un reattore nucleare. Le proprietà di convergenza della source iteration del Metodo delle Caratteristiche applicate a geometrie strutturate eterogenee sono state migliorate per mezzo della Boundary Projection Acceleration, consentendo lo studio di geometrie 2D e 3D con la teoria del trasporto senza omogeneizzazione spaziale. Le prestazioni computazionali sono state verificate tramite il benchmark C5G7 2D e 3D, mostrando una sensibile riduzione del numero di iterazioni e del tempo di calcolo. La seconda parte è dedicata allo studio dello scattering elastico dei neutroni con isotopi pesanti in funzione della temperatura vicino alla zona termica. È presentato il calcolo numerico della convoluzione Doppler del kernel di scattering elastico col modello gas per una generale sezione d'urto dipendente dall'energia e per una generica legge di scattering nel sistema del centro di massa. L'intervallo di integrazione è stata ottimizzato utilizzando un cutoff numerico, consentendo una valutazione numerica più veloce dell'integrale. I momenti di Legendre del kernel di trasferimento sono successivamente ottenuti per quadratura diretta e validati tramite un'analisi numerica della convergenza. La terza parte è focalizzata alle applicazioni di telerilevamento del trasferimento radiativo per indagini sulla criosfera terrestre. L'equazione del trasporto per fotoni è applicata per simulare la riflettività dei ghiacciai a diverse età dello strato di neve o ghiaccio, al suo spessore, alla presenza o meno di altri strati sottostanti, al grado di polvere inclusa nella neve, creando un sistema in grado di decifrare segnali spettrali raccolti dai rivelatori orbitanti.
Previti, Alberto <1985>. "Fast and accurate numerical solutions in some problems of particle and radiation transport: synthetic acceleration for the method of short characteristics, Doppler-broadened scattering kernel, remote sensing of the cryosphere". Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amsdottorato.unibo.it/6599/.
Texto completo da fonteQuesto lavoro si propone di presentare diversi aspetti della simulazione numerica del trasporto di particelle e di radiazione per applicazioni industriali e di protezione ambientale, per consentire l'analisi di processi fisici complessi in modo veloce, affidabile ed efficiente. Nella prima parte è trattata la velocizzazione della simulazione numerica del trasporto di neutroni per l'analisi del nocciolo di un reattore nucleare. Le proprietà di convergenza della source iteration del Metodo delle Caratteristiche applicate a geometrie strutturate eterogenee sono state migliorate per mezzo della Boundary Projection Acceleration, consentendo lo studio di geometrie 2D e 3D con la teoria del trasporto senza omogeneizzazione spaziale. Le prestazioni computazionali sono state verificate tramite il benchmark C5G7 2D e 3D, mostrando una sensibile riduzione del numero di iterazioni e del tempo di calcolo. La seconda parte è dedicata allo studio dello scattering elastico dei neutroni con isotopi pesanti in funzione della temperatura vicino alla zona termica. È presentato il calcolo numerico della convoluzione Doppler del kernel di scattering elastico col modello gas per una generale sezione d'urto dipendente dall'energia e per una generica legge di scattering nel sistema del centro di massa. L'intervallo di integrazione è stata ottimizzato utilizzando un cutoff numerico, consentendo una valutazione numerica più veloce dell'integrale. I momenti di Legendre del kernel di trasferimento sono successivamente ottenuti per quadratura diretta e validati tramite un'analisi numerica della convergenza. La terza parte è focalizzata alle applicazioni di telerilevamento del trasferimento radiativo per indagini sulla criosfera terrestre. L'equazione del trasporto per fotoni è applicata per simulare la riflettività dei ghiacciai a diverse età dello strato di neve o ghiaccio, al suo spessore, alla presenza o meno di altri strati sottostanti, al grado di polvere inclusa nella neve, creando un sistema in grado di decifrare segnali spettrali raccolti dai rivelatori orbitanti.
Jain, Prateek. "Large scale optimization methods for metric and kernel learning". Thesis, 2009. http://hdl.handle.net/2152/27132.
Texto completo da fontetext
Negi, Yoginder Kumar. "Fast Solvers and Preconditioning Methods in Computational Electromagnetics". Thesis, 2018. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/4509.
Texto completo da fonteCapítulos de livros sobre o assunto "Fast kernel methods"
Sun, Ning, Hai-xian Wang, Zhen-hai Ji, Cai-rong Zou e Li Zhao. "A Fast Feature Extraction Method for Kernel 2DPCA". In Lecture Notes in Computer Science, 767–74. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11816157_93.
Texto completo da fonteGałkowski, Tomasz, e Adam Krzyżak. "Fast Estimation of Multidimensional Regression Functions by the Parzen Kernel-Based Method". In Communications in Computer and Information Science, 251–62. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1639-9_21.
Texto completo da fonteFeng, Yajuan, Lina Wang e Shiyin Qin. "A Robust Real-Time Tracking Method of Fast Video Object Based on Gaussian Kernel and Random Projection". In Lecture Notes in Computer Science, 376–84. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-42057-3_48.
Texto completo da fonteAbduljabbar, Mustafa, Mohammed Al Farhan, Rio Yokota e David Keyes. "Performance Evaluation of Computation and Communication Kernels of the Fast Multipole Method on Intel Manycore Architecture". In Lecture Notes in Computer Science, 553–64. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-64203-1_40.
Texto completo da fonte"Newton Methods for Fast Semisupervised Linear SVMs". In Large-Scale Kernel Machines. The MIT Press, 2007. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/7496.003.0009.
Texto completo da fontePlatt, John C. "Fast Training of Support Vector Machines Using Sequential Minimal Optimization". In Advances in Kernel Methods. The MIT Press, 1998. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/1130.003.0016.
Texto completo da fonte"Fast Kernels for String and Tree Matching". In Kernel Methods in Computational Biology. The MIT Press, 2004. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/4057.003.0008.
Texto completo da fonteLi, Mengmeng, Paola Pirinoli, Francesca Vipiana e Giuseppe Vecchi. "Kernel-independent fast factorization methods for multiscale electromagnetic problems". In Integral Equations for Real-Life Multiscale Electromagnetic Problems, 125–77. Institution of Engineering and Technology, 2023. http://dx.doi.org/10.1049/sbew559e_ch4.
Texto completo da fonte"Fast and efficient kernel machines using random kitchen sink and ensemble methods". In Emerging Trends in Engineering, Science and Technology for Society, Energy and Environment, 817–22. CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9781351124140-128.
Texto completo da fonteQi, Xiangtao, e Li Zhu. "Research on Culinary Fruits and Vegetables and Fresh-Cut Vegetables Recognition Based on Convolutional Neural Network". In Advances in Transdisciplinary Engineering. IOS Press, 2024. http://dx.doi.org/10.3233/atde240099.
Texto completo da fonteTrabalhos de conferências sobre o assunto "Fast kernel methods"
Kudo, Taku, e Yuji Matsumoto. "Fast methods for kernel-based text analysis". In the 41st Annual Meeting. Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics, 2003. http://dx.doi.org/10.3115/1075096.1075100.
Texto completo da fonteDa-Nian Zheng, Jia-Xin Wang, Yan-Nan Zhao e Ze-Hong Yang. "Reduced sets and fast approximation for kernel methods". In Proceedings of 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2005.1527681.
Texto completo da fonteHaffner, Patrick. "Fast transpose methods for kernel learning on sparse data". In the 23rd international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2006. http://dx.doi.org/10.1145/1143844.1143893.
Texto completo da fonteLiu, Yong, Hailun Lin, Lizhong Ding, Weiping Wang e Shizhong Liao. "Fast Cross-Validation". In Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/346.
Texto completo da fonteCeola, Federico, Elisa Maiettini, Giulia Pasquale, Lorenzo Rosasco e Lorenzo Natale. "Fast Object Segmentation Learning with Kernel-based Methods for Robotics". In 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icra48506.2021.9561758.
Texto completo da fonteBaczewski, A. D., M. R. Vikram, B. Shanker e L. C. Kempel. "Fast methods for the evaluation of the diffusion kernel with potential extensions to the dissipative kernel". In 2008 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium and USNC/URSI National Radio Science Meeting. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/aps.2008.4619429.
Texto completo da fonteMak, Brian, e Roger Hsiao. "Robustness of several kernel-based fast adaptation methods on noisy LVCSR". In Interspeech 2007. ISCA: ISCA, 2007. http://dx.doi.org/10.21437/interspeech.2007-118.
Texto completo da fonteWang, Yi, Nan Xue, Xin Fan, Jiebo Luo, Risheng Liu, Bin Chen, Haojie Li e Zhongxuan Luo. "Fast Factorization-free Kernel Learning for Unlabeled Chunk Data Streams". In Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/393.
Texto completo da fonteYongqing Wang, Yongkang Zou, Suiwu Zheng e Xinlan Guo. "Simpler Minimum Enclosing Ball: Fast approximate MEB algorithm for extensive kernel methods". In 2008 Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2008.4597996.
Texto completo da fonteWang, Suhang, Charu Aggarwal e Huan Liu. "Randomized Feature Engineering as a Fast and Accurate Alternative to Kernel Methods". In KDD '17: The 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA: ACM, 2017. http://dx.doi.org/10.1145/3097983.3098001.
Texto completo da fonteRelatórios de organizações sobre o assunto "Fast kernel methods"
Martinsson, P. G., e V. Rokhlin. An Accelerated Kernel-Independent Fast Multipole Method in One Dimension. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maio de 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada639971.
Texto completo da fonteGimbutas, Z., e V. Rokhlin. A Generalized Fast Multipole Method for Non-Oscillatory Kernels. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, julho de 2000. http://dx.doi.org/10.21236/ada640378.
Texto completo da fonteHaney, Richard H., Eric Darve, Mohammad P. Ansari, Rohit Pataki, AmirHossein AminFar e Dale Shires. Analysis and Implementation of Particle-to-Particle (P2P) Graphics Processor Unit (GPU) Kernel for Black-Box Adaptive Fast Multipole Method. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maio de 2015. http://dx.doi.org/10.21236/ada625090.
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