Feature learning in feature–sample networks using multi-objective optimization (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: TINÓS, RENATO - FFCLRP ; LIANG, ZHAO - FFCLRP ; VERRI, FILIPE ALVES NETO - ICMC
- Unidades: FFCLRP; ICMC
- DOI: 10.1109/CEC.2018.8477891
- Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; REDES DE COMPUTADORES; ALGORITMOS GENÉTICOS
- Keywords: Feature learning; Complex networks; Multiobjective optimization; Genetic algorithm
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: IEEE Congress on Evolutionary Computation - CEC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
VERRI, Filipe Alves Neto e TINÓS, Renato e LIANG, Zhao. Feature learning in feature–sample networks using multi-objective optimization. Proceedings. Piscataway: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477891. Acesso em: 17 abr. 2024. , 2018 -
APA
Verri, F. A. N., Tinós, R., & Liang, Z. (2018). Feature learning in feature–sample networks using multi-objective optimization. Proceedings. Piscataway: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/CEC.2018.8477891 -
NLM
Verri FAN, Tinós R, Liang Z. Feature learning in feature–sample networks using multi-objective optimization [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477891 -
Vancouver
Verri FAN, Tinós R, Liang Z. Feature learning in feature–sample networks using multi-objective optimization [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477891 - A new evaluation function for clustering: the NK internal validation criterion
- Encontro nacional de inteligência artificial e computacional - ENIAC, 2017
- Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS, 2017
- NK hybrid genetic algorithm for clustering
- Advantages of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks
- Collective dynamics in complex networks for machine learning
- Optimal neuron selection and generalization: NK ensemble neural networks
- Computação evolutiva em ambientes dinâmicos
- A hybrid immigrants scheme for genetic algorithms in dynamic environments
- Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais para otimização multimodal contínua
Informações sobre o DOI: 10.1109/CEC.2018.8477891 (Fonte: oaDOI API)
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