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

Daniele Calandriello 1 Alessandro Lazaric 1 Michal Valko 1
1 SEQUEL - Sequential Learning
Inria Lille - Nord Europe, CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Abstract : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Resource-Efficient Machine Learning workshop at International Conference on Machine Learning, Jul 2015, Lille, France
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Contributeur : Michal Valko <>
Soumis le : jeudi 22 juin 2017 - 11:56:25
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:27:32
Document(s) archivé(s) le : mercredi 10 janvier 2018 - 14:35:29

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  • HAL Id : hal-01544929, version 1

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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〉

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