Hybrid stacked sparse autoencoder for robust feature extraction and classification in sparse data across multiple domains

Tabular data is the most used data format in applied mathematics, cybersecurity, finance, and healthcare, and it presents distinct issues due to its intrinsic sparsity, with the majority of values being zero. These factors inhibit effective feature selection and reduce prediction accuracy. The Stack...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Machine learning with applications Ročník 22; s. 100764
Hlavní autoři:	Abdussamad, Abdulkadir, Said Jadid, Daud, Hanita, Sokkalingam, Rajalingam, Khan, Iliyas Karim
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.12.2025
Témata:	Autoencoder Binary classification High-dimensional data Hybrid stacked sparse autoencoder Sparse data High-dimensional data Sparse data Hybrid stacked sparse autoencoder Autoencoder Binary classification
ISSN:	2666-8270, 2666-8270
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!