Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Machine Learning: a Homological Approach

論文の概要: Semi-Supervised Machine Learning: a Homological Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11658v1
Date: Fri, 27 Jan 2023 11:16:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-30 15:55:40.226102
Title: Semi-Supervised Machine Learning: a Homological Approach
Title（参考訳）: 半教師付き機械学習:ホモロジー的アプローチ
Authors: Adri\'an In\'es, C\'esar Dom\'inguez, J\'onathan Heras, Gadea Mata and Julio Rubio
Abstract要約: 半教師付き機械学習の新しいアプローチの数学的基礎について述べる。記号計算とコンピュータ代数を用いて、永続的ホモロジーの概念を適用し、新しい半教師付き学習法を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we describe the mathematical foundations of a new approach to semi-supervised Machine Learning. Using techniques of Symbolic Computation and Computer Algebra, we apply the concept of persistent homology to obtain a new semi-supervised learning method.
Abstract（参考訳）: 本稿では,半教師付き機械学習の新しいアプローチの数学的基礎について述べる。記号計算と計算機代数の手法を用いて, 持続ホモロジーの概念を適用し, 新しい半教師付き学習法を得る。

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