Large-scale semi-supervised learning with online spectral graph sparsification - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Large-scale semi-supervised learning with online spectral graph sparsification

Daniele Calandriello
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 960706
Sequential Learning
Alessandro Lazaric
Sequential Learning
Michal Valko
Sequential Learning

Résumé

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.

Domaines

Machine Learning [stat.ML]
Fichier principal
Vignette du fichier
calandriello2015large-scale.pdf (398.58 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Michal Valko  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-01544929

Soumis le : jeudi 22 juin 2017-11:56:25

Dernière modification le : mercredi 13 novembre 2024-16:28:08

Archivage à long terme le : mercredi 10 janvier 2018-14:35:29

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-01544929 , version 1 (22-06-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01544929 , version 1

Citer

Daniele Calandriello, Alessandro Lazaric, Michal Valko. Large-scale semi-supervised learning with online spectral graph sparsification. Resource-Efficient Machine Learning workshop at International Conference on Machine Learning, Jul 2015, Lille, France. ⟨hal-01544929⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS INRIA CRISTAL INRIA2 CRISTAL-SEQUEL UNIV-LILLE ANR
143 Consultations
105 Téléchargements

Partager

More