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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Efficient dynamic graph construction for inductive semi-supervised learning.

Efficient dynamic graph construction for inductive semi-supervised learning.

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第一作者： F,Dornaika
第一单位： University of the Basque Country, UPV/EHU, San Sebastian, Spain; IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain. Electronic address: fadi.dornaika@ehu.es.
作者： F,Dornaika [1] ; R,Dahbi [2] ; A,Bosaghzadeh [3] ; Y,Ruichek [4]
作者单位： University of the Basque Country, UPV/EHU, San Sebastian, Spain; IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain. Electronic address: fadi.dornaika@ehu.es. [1] Le2i FRE2005, CNRS, Arts et Métiers, Univ. Bourgogne Franche-Comté, UTBM, F-90010 Belfort, France. Electronic address: radouan.dahbi@utbm.fr. [2] Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran. Electronic address: alibossagh@yahoo.co.uk. [3] Le2i FRE2005, CNRS, Arts et Métiers, Univ. Bourgogne Franche-Comté, UTBM, F-90010 Belfort, France. Electronic address: yassine.ruichek@utbm.fr. [4]
关键词 Data self-representativeness graph constructionGraph-based semi-supervised learningIncremental graph constructionInductive semi-supervised learningMultiple observations
医学主题词 数据库, 事实型(Databases, Factual);最小二乘法分析(Least-Squares Analysis);模式识别, 自动(Pattern Recognition, Automated)
DOI 10.1016/j.neunet.2017.07.006
PMID 28802162
发布时间 2018-12-02
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2017年94卷

192-203页

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