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==en construction==
== Définition ==
En apprentissage automatique, méthode qui décompose les graphes en sous-graphes dans le but d'établir des similarités locales dans une métrique (ou [[noyau]]) puis les agrège pour obtenir une similarité globale.


== Définition ==
XXXXXXXXX


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' méthode basée sur les graphes '''


== Anglais ==
''' méthode à base de graphes '''
''' Graph-based methods'''


Graph-based methods for semi-supervised learning use a graph representation of the data, with a node for each labeled and unlabeled example. The graph may be constructed using domain knowledge or similarity of examples; two common methods are to connect each data point to its {\displaystyle k}k nearest neighbors or to examples within some distance {\displaystyle \epsilon }\epsilon . The weight {\displaystyle W_{ij}}W_{ij} of an edge between {\displaystyle x_{i}}x_{i} and {\displaystyle x_{j}}x_{j} is then set to {\displaystyle e^{\frac {-\|x_{i}-x_{j}\|^{2}}{\epsilon }}}{\displaystyle e^{\frac {-\|x_{i}-x_{j}\|^{2}}{\epsilon }}}.


Within the framework of manifold regularization,[10][11] the graph serves as a proxy for the manifold. A term is added to the standard Tikhonov regularization problem to enforce smoothness of the solution relative to the manifold (in the intrinsic space of the problem) as well as relative to the ambient input space. The minimization problem becomes
== Anglais ==
''' graph-based method'''


==Sources==


<small>
[https://people.cs.pitt.edu/~milos/graph_based/  Source : University of Pittsburgh ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning#Graph-based_methods Source : Wikipedia  Machine Learning ]
[http://hdl.handle.net/1866/7221  Source : Rachid Hedjam ]




[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:26

Définition

En apprentissage automatique, méthode qui décompose les graphes en sous-graphes dans le but d'établir des similarités locales dans une métrique (ou noyau) puis les agrège pour obtenir une similarité globale.


Français

méthode basée sur les graphes

méthode à base de graphes


Anglais

graph-based method

Sources

Source : University of Pittsburgh

Source : Rachid Hedjam

Contributeurs: Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki