GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; COUTINHO, FELIPE PROVEZANO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.21528/lmln-vol17-no2-art3
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS GENÉTICOS; RECONHECIMENTO DE TEXTO
- Keywords: Hyper-parameter Optimization; Transductive Classification; Semi-supervised Learning; Term Network
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Rio de Janeiro
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Learning and Nonlinear Models
- ISSN: 1676-2789
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 17, n. 2, p. 27-41, 2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
-
ABNT
COUTINHO, Felipe Provezano e REZENDE, Solange Oliveira e ROSSI, Rafael Geraldeli. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks. Learning and Nonlinear Models, v. 17, n. 2, p. 27-41, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Coutinho, F. P., Rezende, S. O., & Rossi, R. G. (2019). GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks. Learning and Nonlinear Models, 17( 2), 27-41. doi:10.21528/lmln-vol17-no2-art3 -
NLM
Coutinho FP, Rezende SO, Rossi RG. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks [Internet]. Learning and Nonlinear Models. 2019 ; 17( 2): 27-41.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3 -
Vancouver
Coutinho FP, Rezende SO, Rossi RG. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks [Internet]. Learning and Nonlinear Models. 2019 ; 17( 2): 27-41.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3 - Parallel-machine scheduling methodology for a multi-dock truck sequencing problem in a cross-docking center
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Informações sobre o DOI: 10.21528/lmln-vol17-no2-art3 (Fonte: oaDOI API)
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