Propagacija oznaka
Propagacija oznaka je grafički zasnovan polusupertvizovani algoritam učenja koji su uveli Zhu i Ghahramani 2002. godine, a koji širi klase oznaka iz malog skupa označenih čvorova na veliki skup neoznačenih čvorova iterativnom difuzijom informacija o oznakama duž ivica grafika sličnosti, eksploatišući strukturu manofolde podataka.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Izvori
- Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-2003), pp. 912–919. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/machine-learning/label-propagation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Графове неуронске мрежеAnaliza mreža↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- Спектрално груписањеMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →