Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: CERRI, RICARDO - ICMC ; SILVA, PEDRO DE CARVALHO BRAGA ILIDIO - IFSC
- Unidades: ICMC; IFSC
- DOI: 10.1109/IJCNN60899.2024.10650456
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FÍSICA COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ILÍDIO, Pedro et al. Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650456. Acesso em: 07 abr. 2026. -
APA
Ilídio, P., Cerri, R., Vens, C., & Nakano, F. K. (2024). Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650456 -
NLM
Ilídio P, Cerri R, Vens C, Nakano FK. Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650456 -
Vancouver
Ilídio P, Cerri R, Vens C, Nakano FK. Deep forests with tree-embeddings and label imputation for weak-label learning [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650456 - Fast bipartite forests for semi-supervised interaction prediction
- On bipartite decision forests
- Ensemble methods for selecting single nucleotide polymorphisms associated to rice phenotypes
- Data stream mining to predict recommended actions for firewall network traffic
- Growing self-organizing maps for multi-label classification
- Comparative analysis of machine learning algorithms for identifying genetic markers linked to Alzheimer's disease
- Semi-supervised predictive clustering trees for multi-label protein subcellular localization
- Multi-label classification with label clusters
- Ensemble multi-label classification using closed frequent labelsets and label taxonomies
- Growing self-organizing maps for firewall log classification in data streams
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