Text

Proceedings of ELM-2015 Volume 1; Theory, Algorithms and Applications (I)

---

* Berfokus pada tema konferensi Analisis Data Besar, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Biologi, * Hasil Konferensi Internasional tentang Mesin Pembelajaran Ekstrim (ELM-2015) yang diadakan di Hangzhou, China, 15-17 Desember 2015, * Menyajikan Teori, Algoritma, dan Aplikasi. --> Teks yang Anda berikan tampaknya merupakan daftar makalah penelitian atau artikel yang terkait dengan penerapan Extreme Learning Machine (ELM) di berbagai domain, terutama yang berfokus pada klasifikasi sentimen, klasifikasi gambar, aplikasi kota pintar, deteksi kesalahan, dan klasifikasi grafik skala besar. Setiap entri tampaknya menyertakan nama penulis dan area aplikasi tertentu. Berikut ringkasan singkat dari setiap entri: 1. Mesin Pembelajaran Ekstrem untuk Klasifikasi Sentimen Multi-kelas Tweet. * Fokus: Klasifikasi sentimen multi-kelas tweet menggunakan Extreme Learning Machine. 2. Algoritma Mesin Pembelajaran Ekstrim Sekuensial Online Batch Paralel yang Efisien Berdasarkan MapReduce. * Fokus: Pengembangan algoritma ELM sekuensial online paralel batch yang efisien berdasarkan MapReduce. 3. Evaluasi Titik Tetap Mesin Pembelajaran Ekstrim untuk Klasifikasi. * Fokus: Evaluasi titik tetap Extreme Learning Machine untuk tugas klasifikasi. 4. Mesin Pembelajaran Ekstrim Sekuensial Online Multi-lapisan untuk Klasifikasi Gambar. * Fokus: Penerapan ELM sekuensial online multi-layer untuk klasifikasi gambar. 5. ELM Memenuhi Komputasi Perkotaan: Data Perkotaan Ensemble untuk Aplikasi Kota Pintar. * Fokus: Integrasi Extreme Learning Machine dengan data perkotaan untuk aplikasi kota pintar. 6. Mesin Pembelajaran Ekstrim Kernel Lokal dan Global Tanpa Pengawasan dan Penerapannya dalam Deteksi Kesalahan Proses Nonlinier. * Fokus: Mesin Pembelajaran Ekstrim kernel tanpa pengawasan untuk deteksi kesalahan proses nonlinier. 7. Klasifikasi Multi-grafik Paralel Menggunakan Extreme Learning Machine dan MapReduce. * Fokus: Klasifikasi multi-grafik paralel menggunakan Extreme Learning Machine dan MapReduce. 8. Mesin Pembelajaran Ekstrim untuk Klasifikasi Grafik Skala Besar Berdasarkan MapReduce. * Fokus: Penerapan Extreme Learning Machine untuk klasifikasi grafik skala besar berdasarkan MapReduce. Jadi, entri ini tampaknya mencakup beragam aplikasi dan kemajuan dalam teknik Mesin Pembelajaran Ekstrem di berbagai domain. Setiap makalah kemungkinan menggali metodologi, eksperimen, dan hasil spesifik yang terkait dengan masing-masing topik yang disebutkan.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

Prosiding dalam Adaptasi, Pembelajaran, dan Optimalisasi

Call Number

006.3 CAO e

Publisher

Zhejiang, China : Springer International Publishing., 2016

Collation

-

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-319-28397-5

Classification

006.3

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

6

Subject(s)

Kecerdasan Buatan

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Jiuwen Cao, Kezhi Mao, Jonathan Wu, Amaury Lendasse

Other Information

Cataloger

Erwin

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-28397-5

Validator

-

Digital Object Identifier (DOI)

-

Journal Volume

-

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment