Cubical homology-based machine learning: una aplicación en clasificación de imágenes
Autores: Choe, Seungho; Ramanna, Sheela
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Cubical homology-based machine learning: una aplicación en clasificación de imágenes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Homología persistente
Análisis de datos topológicos
Características topológicas
Homología cúbica
Clasificación de imágenes digitales
Aprendizaje automático supervisado
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La homología persistente es una herramienta poderosa en el análisis de datos topológicos (TDA) para calcular, estudiar y codificar de manera eficiente características topológicas multi-escala y se está utilizando cada vez más en la clasificación de imágenes digitales.
Descripción
La homología persistente es una herramienta poderosa en el análisis de datos topológicos (TDA) para calcular, estudiar y codificar de manera eficiente características topológicas multi-escala y se está utilizando cada vez más en la clasificación de imágenes digitales.