Deep learning inverse multidimensional projections (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; ESPADOTO, MATEUS - IME ; RODRIGUES, FRANCISCO CAIO MAIA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.2312/eurova.20191118
- Assunto: APRENDIZAGEM PROFUNDA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Eurographics Association
- Publisher place: Geneve
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: EuroVis Workshop on Visual Analytics - EuroVA
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ESPADOTO, Mateus et al. Deep learning inverse multidimensional projections. 2019, Anais.. Geneve: Eurographics Association, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.2312/eurova.20191118. Acesso em: 29 set. 2024. -
APA
Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2019). Deep learning inverse multidimensional projections. In Proceedings. Geneve: Eurographics Association. doi:10.2312/eurova.20191118 -
NLM
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Deep learning inverse multidimensional projections [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.2312/eurova.20191118 -
Vancouver
Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Deep learning inverse multidimensional projections [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.2312/eurova.20191118 - Visualizing high-dimensional functions with dense maps
- Deep learning multidimensional projections
- Improving neural network-based multidimensional projections
- OptMap: using dense maps for visualizing multidimensional optimization problems
- Toward a quantitative survey of dimension reduction techniques
- Towards a quantitative survey of dimension reduction techniques
- Self-supervised dimensionality reduction with neural networks and pseudo-labeling
- Improving deep learning projections by neighborhood analysis
- Constructing and visualizing high-quality classifier decision boundary maps
- Self-supervised learning for astronomical image classification
Informações sobre o DOI: 10.2312/eurova.20191118 (Fonte: oaDOI API)
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