Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA JUNIOR, ROBERTO - IME ; RODRIGUES, FRANCISCO CAIO MAIA - IME ; ESPADOTO, MATEUS - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.3390/info10090280
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: machine learning; dimensionality reduction; image-based visualization
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information
- ISSN: 2078-2489
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10, n. 9, p.1-22, 2019
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
RODRIGUES, Francisco C. M. et al. Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps. Information, v. 10, n. 9, p. 1-22, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/info10090280. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Rodrigues, F. C. M., Espadoto, M., Hirata Júnior, R., & Telea, A. C. (2019). Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps. Information, 10( 9), 1-22. doi:10.3390/info10090280 -
NLM
Rodrigues FCM, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps [Internet]. Information. 2019 ; 10( 9): 1-22.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/info10090280 -
Vancouver
Rodrigues FCM, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps [Internet]. Information. 2019 ; 10( 9): 1-22.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/info10090280 - Deep learning inverse multidimensional projections
- SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for machine learning classifiers
- Modeling and interpreting 6-D object pose estimation
- Visual analytics for machine learning - computing and leveraging decision boundary maps
- Visualizing high-dimensional functions with dense maps
- Learning multidimensional projections with neural networks
- Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies
- Improving image classification tasks using fused embeddings and multimodal models
- Stability analysis of supervised decision boundary maps
- Graph memory: a structured and interpretable framework for modality-agnostic embedding-based inference
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