Catalogo dei prodotti della ricerca
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishEmbedding spaces are one of the mainstream approaches when dealing with structured data. Granular Computing, in the last decade, emerged as a powerful paradigm for the automatic synthesis of embedding spaces that, at the same time, yield an interpretable model on the top of meaningful entities known as information granules. Usually, in these contexts, one aims at finding the smallest set of information granules in order to boost the model interpretability while keeping satisfactory performances. In this paper, we add a third objective, namely the structural complexity of the resulting model and we exploit three biology-related case studies related to metabolic networks and protein networks in order to investigate the link between classification performances, embedding space dimensionality and structural complexity of the resulting model.
On the optimization of embedding spaces via information granulation for pattern recognition / Martino, Alessio; Frattale Mascioli, Fabio Massimo; Rizzi, Antonello. - (2020), pp. 1-8. ((Intervento presentato al convegno 2020 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2020 tenutosi a Glasgow (UK) [10.1109/IJCNN48605.2020.9206830].
| Titolo: | On the optimization of embedding spaces via information granulation for pattern recognition | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2020 | |
| Citazione: | On the optimization of embedding spaces via information granulation for pattern recognition / Martino, Alessio; Frattale Mascioli, Fabio Massimo; Rizzi, Antonello. - (2020), pp. 1-8. ((Intervento presentato al convegno 2020 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2020 tenutosi a Glasgow (UK) [10.1109/IJCNN48605.2020.9206830]. | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11573/1453641 | |
| ISBN: | 978-1-7281-6926-2 | |
| Appartiene alla tipologia: | 04b Atto di convegno in volume |
File allegati a questo prodotto
| File | Note | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| Martino_Copertina-Indice_Optimization_2020.pdf | Altro materiale allegato | Tutti i diritti riservati (All rights reserved) | Open Access Visualizza/Apri | |
| Martino_Optimization_2020.pdf | Versione editoriale (versione pubblicata con il layout dell'editore) | Tutti i diritti riservati (All rights reserved) | Administrator Richiedi una copia |
http://hdl.handle.net/11573/1453641
Copyright © 2022