المكتبة ومصادر المعلومات
Learning the Nonlinear Geometry of High-Dimensional Data: Models and Algorithms
|
|
المؤلف |
Wu,Tong (Author)
Bajwa,Waheed U. (Author) | عنوان المجلة | IEEE Transactions on Signal Processing | المجلد / العدد | 2015/NOV-DEC V.63 N.21-24 | الوصف المادي | p 6229 - 6244 | الموضوع الرئيسي | الهندسة | الخلاصة | Modern information processing relies on the axiom that high-dimensional data lie near low-dimensional geometric structures. This paper revisits the problem of data-driven learning of these geometric structures and puts forth two new nonlinear geometric models for data describing “related” objects/phenomena. المزيد | رؤوس الموضوعات | Signal processing | رقم التصنيف | 621.3805 ITS | موقع المقال | قاعة الدوريات - الطابق الثاني |
اذا وردت علامة النجمة (*) في حقل حالة المادة. لا يمكن استعارة هذه المادة.