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  Graph Based Semi-Supervised Learning with Sharper Edges

Shin, H., Hill, N., & Rätsch, G. (2006). Graph Based Semi-Supervised Learning with Sharper Edges. In J., Fürnkranz, T., Scheffer, & M., Spiliopoulou (Eds.), Machine Learning: ECML 2006: 17th European Conference on Machine Learning Berlin, Germany, September 18-22, 2006 (pp. 401-412). Berlin, Germany: Springer.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D047-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-99C2-4
資料種別: 会議論文

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関連URL

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URL:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F11871842_39.pdf (出版社版)
説明:
-
OA-Status:
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作成者

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 作成者:
Shin, H1, 著者           
Hill, NJ2, 3, 著者           
Rätsch, G1, 著者           
所属:
1Friedrich Miescher Laboratory, Max Planck Society, Max-Planck-Ring 9, 72076 Tübingen, DE, ou_2575692              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
3Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: In many graph-based semi-supervised learning algorithms, edge weights are assumed to be fixed and determined by the data pointsamp;amp;amp;amp;lsquo; (often symmetric)relationships in input space, without considering directionality.
However, relationships may be more informative in one direction (e.g. from labelled to unlabelled) than in the reverse direction, and some
relationships (e.g. strong weights between oppositely labelled points) are unhelpful in either direction. Undesirable edges may reduce the amount of influence an informative point can propagate to its neighbours -- the point and its outgoing edges have been ``blunted.amp;amp;amp;amp;lsquo;amp;amp;amp;amp;lsquo; We present an approach to ``sharpeningamp;amp;amp;amp;lsquo;amp;amp;amp;amp;lsquo; in which weights are adjusted to meet an optimization criterion
wherever they are directed towards labelled points. This principle can be applied to a wide variety of algorithms. In the current paper, we present one ad hoc solution satisfying the principle, in order to show that it can improve performance on a number of publicly available benchmark data sets.

資料詳細

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言語:
 日付: 2006-09
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/11871842_39
BibTex参照ID: 4165
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 17th European Conference on Machine Learning (ECML 2006)
開催地: Berlin, Germany
開始日・終了日: 2006-09-18 - 2006-09-22

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Machine Learning: ECML 2006: 17th European Conference on Machine Learning Berlin, Germany, September 18-22, 2006
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Fürnkranz, J, 編集者
Scheffer, T, 編集者
Spiliopoulou, M, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Berlin, Germany : Springer
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 401 - 412 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-540-45375-8

出版物 2

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出版物名: Lecture Notes in Computer Science
種別: 連載記事
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: 4212 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -