多标记学习相关论文
在信息化时代,数字图像已成为人们工作和生活中重要的信息载体。图像在采集、压缩、传输、恢复和处理等过程中,有可能产生不同类型......
在多标记学习中，现有的最大相关最小冗余（maximum Relevance And Minimum Redundancy,mRMR）算法未充分考虑标记之间以及特征与标记之......
传统的单标记学习只是用来解决对象的单义性问题,即一个示例仅仅与一个标记相关。然而,现实生活中的对象往往具有多义性,一个示例......
为解决多标记学习中的维度灾难问题，采用分而治之的方法，充分考虑标记间的相关性，提出一种基于改进快速密度聚类的多标记学习层次树模......
当前互联网中存在着大量包含多种语义信息的对象,传统的的单标记学习框架已经难以有效的去处理这些多义性对象,多标记学习框架则可......
在多标记学习任务中,一个示例对应多个标记,多标记学习与单标记学习相比有着更广泛的应用背景。但是在实际应用中很难获得完整的标......
多标记学习是传统单标记分类的一个自然扩展,通过为每一个样本赋予标记空间的一个子集来表示具有的标记信息,因此对该学习范式的研......
单标记学习方法通常用于解决一个对象仅与一个标记相关的问题。目前,对单标记学习的研究已经比较成熟,然而,现实生活中的对象往往......
随着网络中数据信息的快速增长,知识库的规模也与日俱增。由于知识库中数据量的庞大规模以及复杂结构的限制,普通用户很难快速有效......
在传统多标记学习中,每个对象由单个特征向量构成的示例表示,学习系统的目标是构建由示例空间至标记空间幂空间的映射。一般而言,......
多标记学习是监督学习中一项基础且重要的任务。随着机器学习和深度学习技术的蓬勃发展,多标记学习成功地应用在信息检索、推荐系......
近年来,随着硬件计算能力的提升和有标注数据的增长,人工智能领域的相关研究迎来了新一轮的快速发展。多标记学习作为人工智能领域......
标记端多义性是当今机器学习的热点问题。多标记学习中,每个样本都被赋予一组标记子集来表示其多种语义信息。然而,标记强度差异现......
人脸属性识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题之一,对人脸图像的分析和理解具有重要的研究意义,同时在图像检索、人脸识......
多标记特征选择是机器学习和人工智能领域的研究热点之一,现有多标记学习的研究是假设每个示例的标记呈均匀分布,即每个示例的各个......
近年来,互联网的飞速发展和数码相机、电脑及智能手机等工具的普及使用,导致图像信息爆炸式增长,如何对这些图像进行分类也便成为......
多标记学习是机器学习领域中的重要研究方向之一,它能够直观地反映多义性对象所具有的多种语义信息,其学习的任务是为待学习样本预......
多标记学习最早出现在文档分类问题中，由于歧义性问题的存在，造成一条数据可能同时具有多个不同的类别标记。多标记学习问题广泛存在......
多标记学习问题中每个样本可以同时和多个标记相关联,因此比传统的单标记学习有更广的应用空间,并受到越来越多研究者的关注。然而......
近年来,在计算机技术、数字媒体以及多媒体信息高速发展的大背景下,手机、数码相机等高科技产品已经深入人们的生活,随之而来的是......
多标记学习是一类复杂的决策任务,同一个对象可能同时属于多个类别。此类任务在文本分类、图像识别、基因功能分析等领域广泛存在,......
开源软件在这些年快速发展,常见的开源软件库通常有数十万开源软件项目。软件工程师通常要搜索开源软件库以获得解决方案或者可重......
在传统的单标记学习中,一个对象具有单一、明确的标注,在具有确定的监督信息情况下,可学得具有强泛化性能的学习器。然而现实生活......
在现实世界中,多标记数据下的每一个样本都可能同时属于多个类别。多标记学习是目前机器学习中的热点研究问题。这类问题在文本分......
多标记学习是机器学习中的一个研究热点,在个性化推荐、文本分类、生物学等领域引起了广泛关注。较之传统的单标记学习中的一个实......
最初,多标记学习是为了解决文档分类过程中遇到的语义分歧问题,自提出以来已逐渐成为数据挖掘和信息检索中的重要主题。现实生活中......
多标记学习作为当前机器学习研究的热点已经在多媒体内容自动标注,生物信息学,信息检索等领域得到广泛应用。然而随着互联网信息时......
属性约简在粗糙集理论的发展进程中扮演着重要角色。属性约简就是根据不同的实际需求,按照一定规则,从数据中剔除冗余信息。然而,......
在机器学习领域中,传统监督学习假设一个学习对象只对应一个概念标记。而在现实生活中,一个学习对象可能同时隶属于多个概念标记。......
互联网正在从“用户以获取信息为主”的Web1.0时代过渡到“用户既是网络信息获取者又是网络信息制造者”的Web2.0时代。为了能够在......
多标记学习是传统机器学习任务的一种框架,在多标记学习任务中,一个对象往往同时与多个语义标记相关联。现实场景下,精准标记信息......
microRNA(miRNA)是一类由大约20到24个核苷酸组成的微小RNA,其在人体的基因表达水平上发挥重要调控作用。已有研究表明,miRNA与多......
学位
多标记学习已逐渐成为机器学习、大数据和数据挖掘等智能领域的研究热点之一。在多标记学习中,通常样本的特征数量越多,样本实例也......
多标记学习是机器学习和数据挖掘中的研究重点之一,其目的是通过分析已有多标记数据对未知样本进行较准确的预测。在大多数多标记......
近年来,大数据技术以及人工智能技术得到了高速的发展,同时也推动了多标记学习的发展,多标记学习逐渐被诸多学者和专家列入重点的......
多标记学习在机器学习、人工智能等方面得到广泛的应用。在多标记学习框架下,为了更准确地描述对象,需要收集大量的特征数据,但随......
随着信息技术与多媒体技术迅速发展,图像呈现指数级的增长,如何应对这些图像分类是个亟待解决的问题。现实生活中,一幅图像往往存......
机器学习的目的是基于训练数据进行模型学习,从而利用学习到的模型对未知样本进行预测。对于分类问题而言,传统的监督学习将现实世......
细胞内部是一个复杂且有条不紊的生化环境,正常的生命活动依赖人类蛋白质出现在特定的亚细胞位置才能行使特定的功能。人类蛋白质......
传统监督学习模型性能的提升依赖大量标记数据,然而在许多现实任务中,数据的标记往往需要耗费标注人员大量时间和精力。因此如何利......
特征选择是模式识别、数据挖掘等领域内的一个极其关键的步骤。其可将原始的样本特征从高维的特征空间中转化到低维的特征空间,由......
随着互联网的高速发展,人类进入到信息爆炸的时代,机器学习技术得到了广泛的研究与应用。多标记学习问题是机器学习的重要研究问题......
在多标记学习的任务中,多标记学习中的每个样本是可以被多个类别所标记的,与单标记学习相比,多标记学习的应用空间会更广,且关注度......
