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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.
EnglishThe manuscript introduces a data-driven technique founded on Laplacian Eigenmaps for manifold reduction in bio-inspired Liquid State classifiers. Starting from a preliminary introduction about the algorithm and the need of using manifold reduction methods for data representation, a statistical analysis of hyperparameters involved in the Laplacian Eigenmaps technique is presented and the effects of quantisation on trained weights is discussed with a view to efficiently implement multiple parallel mappings in the digital domain.
| Titolo: | Data-based analysis of Laplacian Eigenmaps for manifold reduction in supervised Liquid State classifiers | |
| Autori interni: | ||
| Data di pubblicazione: | 2019 | |
| Rivista: | ||
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.11769/361487 | |
| Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/20.500.11769/361487
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