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  Non-parametric Regression between Riemannian Manifolds

Steinke, F., & Hein, M. (2009). Non-parametric Regression between Riemannian Manifolds. In D., Koller, D., Schuurmans, Y., Bengio, & L., Bottou (Eds.), Advances in neural information processing systems 21 (pp. 1561-1568). Red Hook, NY, USA: Curran.

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基本情報

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資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Steinke, F1, 2, 著者           
Hein, M, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: This paper discusses non-parametric regression between Riemannian manifolds. This learning problem arises frequently in many application areas ranging from signal processing, computer vision, over robotics to computer graphics. We present a new algorithmic scheme for the solution of this general learning problem based on regularized empirical risk minimization. The regularization functional takes into account the geometry of input and output manifold, and we show that it implements a prior which is particularly natural. Moreover, we demonstrate that our algorithm performs well in a difficult surface registration problem.

資料詳細

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言語:
 日付: 2009-06
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): BibTex参照ID: 5469
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Twenty-Second Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2008)
開催地: Vancouver, BC, Canada
開始日・終了日: 2008-12-08 - 2008-12-10

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in neural information processing systems 21
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Koller, D, 編集者
Schuurmans, D, 編集者
Bengio, Y, 編集者
Bottou, L, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Red Hook, NY, USA : Curran
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1561 - 1568 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISBN: 978-1-60560-949-2