• English
    • français
  • Help
  •  | 
  • Contact
  •  | 
  • About
  •  | 
  • Login
  • HAL portal
  •  | 
  • Pages Pro
  • EN
  •  / 
  • FR
View Item 
  •   LillOA Home
  • Liste des unités
  • Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
  • View Item
  •   LillOA Home
  • Liste des unités
  • Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Large-scale semi-supervised learning with ...
  • BibTeX
  • CSV
  • Excel
  • RIS

Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Title :
Large-scale semi-supervised learning with online spectral graph sparsification
Author(s) :
Calandriello, Daniele [Auteur]
Sequential Learning [SEQUEL]
Lazaric, Alessandro [Auteur]
Sequential Learning [SEQUEL]
Valko, Michal [Auteur] refId
Sequential Learning [SEQUEL]
Conference title :
Resource-Efficient Machine Learning workshop at International Conference on Machine Learning
City :
Lille
Country :
France
Start date of the conference :
2015-07-11
HAL domain(s) :
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
English abstract : [en]
We introduce Sparse-HFS, a scalable algorithm that can compute solutions to SSL problems using only O(n polylog(n)) space and O(m polylog(n)) time.We introduce Sparse-HFS, a scalable algorithm that can compute solutions to SSL problems using only O(n polylog(n)) space and O(m polylog(n)) time.Show less >
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
ANR Project :
Extraction et transfert de connaissances dans l'apprentissage par renforcement
Collections :
  • Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Source :
Harvested from HAL
Files
Thumbnail
  • https://hal.inria.fr/hal-01544929/document
  • Open access
  • Access the document
Thumbnail
  • https://hal.inria.fr/hal-01544929/document
  • Open access
  • Access the document
Thumbnail
  • https://hal.inria.fr/hal-01544929/document
  • Open access
  • Access the document
Université de Lille

Mentions légales
Université de Lille © 2017