RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning (2017)
- Authors:
- Autor USP: LOPES, ALNEU DE ANDRADE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2016.11.053
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Graph construction; k-nearest neighbors; Semi-supervised learning; Label propagation
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 226, p. 238-248, Feb. 2017
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BERTON, Lilian et al. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Berton, L., Faleiros, T. de P., Valejo, A., Valverde-Rebaza, J., & Lopes, A. de A. (2017). RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, 226, 238-248. doi:10.1016/j.neucom.2016.11.053 -
NLM
Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053 -
Vancouver
Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053 - Efficient identification of duplicate bibliographical references
- Information extraction from tagged bibliographical references
- A graph-based bagging
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- Link prediction in graph construction for supervised and semi-supervised learning
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2016.11.053 (Fonte: oaDOI API)
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