Đang tải...
Computational Information Geometry for Binary Classification of High-Dimensional Random Tensors †
Evaluating the performance of Bayesian classification in a high-dimensional random tensor is a fundamental problem, usually difficult and under-studied. In this work, we consider two Signal to Noise Ratio (SNR)-based binary classification problems of interest. Under the alternative hypothesis, i.e.,...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | Entropy (Basel) |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
MDPI
2018
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7512719/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33265294 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/e20030203 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|