Optimizing explicit feature maps on intervals

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00315488" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00315488 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2017.07.001" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2017.07.001</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2017.07.001" target="_blank" >10.1016/j.imavis.2017.07.001</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Optimizing explicit feature maps on intervals

Popis výsledku v původním jazyce

Approximating non-linear kernels by finite-dimensional feature maps is a popular approach for accelerating training and evaluation of support vector machines or to encode information into efficient match kernels. We propose a novel method of data independent construction of low-dimensional feature maps. The problem is formulated as a linear program that jointly considers two competing objectives: the quality of the approximation and the dimensionality of the feature map.

Název v anglickém jazyce

Optimizing explicit feature maps on intervals

Popis výsledku anglicky

Approximating non-linear kernels by finite-dimensional feature maps is a popular approach for accelerating training and evaluation of support vector machines or to encode information into efficient match kernels. We propose a novel method of data independent construction of low-dimensional feature maps. The problem is formulated as a linear program that jointly considers two competing objectives: the quality of the approximation and the dimensionality of the feature map.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/LL1303" target="_blank" >LL1303: Vyhledávání vizuálních kategorií ve velkém množství obrázků</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Image and Vision Computing

ISSN

0262-8856

e-ISSN

1872-8138

Svazek periodika

66

Číslo periodika v rámci svazku

October

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

36-47

Kód UT WoS článku

000413060000004

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85029405675