Improved Laplacian Eigenmaps
Publish place: 11th Annual Conference of Computer Society of Iran
Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,260
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI11_183
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390
Abstract:
This paper presents an improvement to the Laplacian Eigenmaps technique for manifold learning. The Laplace-Beltrami operator on a Riemannian manifold is re-investigated and a discretization scheme based on the theory of Riemannian integration is proposed. The result is a more accurate analogue of the continuous operator for graphs, which by comparison, outperforms the previously reported operators in extracting the structure of the data. The proposed method, similar to Laplacian Eigenmaps, preserves both the local and global structures of the data.
Authors
Ali Baghani
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :