Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2551035246> ?p ?o ?g. }
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- W2551035246 abstract "Des besoins actuels orientent la recherche en apprentissage multi-label interactif vers l'integration d'un tres grand nombre de variables a la fois en entree et en sortie. Pour s'adapter a ce cadre, nous nous interessons particulierement a des algorithmes qui apprennent par l'intermediaire d'une reduction de dimension. Dans cette etude, nous en comparons experimentalement trois (SSI, CCA et Gravity) sur des donnees reelles et des donnees synthetiques engendrees pour tester leur capacite a extraire les informations pertinentes, leur tenue de charge et leur prise en compte d'un contexte tres simple." @default.
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