Consensus Learning
합의 학습

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10.1109/TNNLS.2021.3053186

The problem of consensus learning from network topologies is studied for strongly connected nonlinear nonaffine multiagent systems (MASs).

네트워크 토폴로지로부터의 합의 학습 문제는 강력하게 연결된 비선형 비친화 다중 에이전트 시스템(MAS)에 대해 연구됩니다.

Data-Driven Adaptive Consensus Learning From Network Topologies.

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10.1109/TSMC.2019.2896657

A commonly used approach for consensus learning is to formulate it as an optimization problem in terms of generalized median computation.

합의 학습에 일반적으로 사용되는 접근 방식은 일반화된 중앙값 계산 측면에서 최적화 문제로 공식화하는 것입니다.

Distance-Preserving Vector Space Embedding for Consensus Learning

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10.1109/tkde.2020.3048678

In this work, we resent a MV-UFS model via cross-view local structure preserved diversity and consensus learning, referred to as CvLP-DCL briefly.

이 작업에서 우리는 CvLP-DCL이라고 하는 크로스 뷰 로컬 구조가 보존된 다양성 및 합의 학습을 통해 MV-UFS 모델을 분개합니다.

Cross-view Locality Preserved Diversity and Consensus Learning for Multi-view Unsupervised Feature Selection

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10.24963/ijcai.2019/623

Moreover, they need post-processing on the unified representations to extract the clustering indicators, which separates the consensus learning and subsequent clustering.

또한, 합의 학습과 후속 클러스터링을 분리하는 클러스터링 지표를 추출하기 위해 통합 표현에 대한 후처리가 필요합니다.

Simultaneous Representation Learning and Clustering for Incomplete Multi-view Data

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Consensus Learning 합의 학습
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Consensus Learning(합의 학습)란 무엇입니까?

Consensus Learning 합의 학습 - The problem of consensus learning from network topologies is studied for strongly connected nonlinear nonaffine multiagent systems (MASs). [1] A commonly used approach for consensus learning is to formulate it as an optimization problem in terms of generalized median computation. [2] In this work, we resent a MV-UFS model via cross-view local structure preserved diversity and consensus learning, referred to as CvLP-DCL briefly. [3] Moreover, they need post-processing on the unified representations to extract the clustering indicators, which separates the consensus learning and subsequent clustering. [4]
네트워크 토폴로지로부터의 합의 학습 문제는 강력하게 연결된 비선형 비친화 다중 에이전트 시스템(MAS)에 대해 연구됩니다. [1] 합의 학습에 일반적으로 사용되는 접근 방식은 일반화된 중앙값 계산 측면에서 최적화 문제로 공식화하는 것입니다. [2] 이 작업에서 우리는 CvLP-DCL이라고 하는 크로스 뷰 로컬 구조가 보존된 다양성 및 합의 학습을 통해 MV-UFS 모델을 분개합니다. [3] 또한, 합의 학습과 후속 클러스터링을 분리하는 클러스터링 지표를 추출하기 위해 통합 표현에 대한 후처리가 필요합니다. [4]