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......
在多标记学习(MLL)问题中,每个示例都与一组标记相关联.为了实现对未见示例的高效预测,挖掘和利用标记之间的关系是至关重要的.大......
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......
交通场景中对遮挡车辆的检测是车辆检测中的一个难点,基于此提出了一种不同于传统滑动窗口方法的新的车辆检测方法.该方法通过学习......
在多标记学习与分类中,现有邻域粗糙集特征选择算法若将样本的分类间隔作为邻域半径,则会出现分类间隔过大导致分类无意义、样本距......
对流程制造型企业而言,产品质量状态的监测精度直接影响了企业的生产与运营成本.面对流程工业的多变量监测要求和数据不均衡性,以......
为了提升标记分布学习在歧义性分类问题上的预测性能,对标记形态上的模糊度进行研究.提出了标记形态模糊度的概念,给出了基于峰度......
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......
随着计算机科学与技术不断发展,我们在生活中面对着各式各样的数据。其中许多数据是同时被多个标记所描述的,这样的数据被称为多标......
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......
作为解决多标记学习中维数灾难的一种有效方式,特征选择得到了多数学者的研究.然而,目前大多研究并未考虑到标记的不平衡性.因此,......
多标记特征选择已在图像分类、疾病诊断等领域得到广泛应用;然而,现实中数据的标记空间往往存在部分标记缺失的问题,这破坏了标记......
非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框......
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......
监督学习是机器学习领域研究得最多、应用最为广泛的一种学习框架。在该学习框架下，每个对象由单个示例表示并对应于单个概念标记。......
在传统机器学习研究中，学习对象仅由一个类别标记来描述其语义概念。而在许多实际应用中，学习对象往往同时与多个语义概念相关联。多......
随着互联网和数字媒体技术的普及，数字文本的数量迅速增加，文本分类问题受到了研究者们的广泛关注。多示例学习由于其强大的表示能力......
在多标记学习中，每个对象用一个特征向量表示，它可以属于一个或多个类别标记，标记之间存在相互依赖性。多标记学习的任务就是为每个测......
多标记问题在现实世界的大量应用中普遍存在，现在已经成为机器学习和数据挖掘两个相关领域的研究热点。多标记学习的提出为多义性对......
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......
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......
蛋白质亚细胞定位预测是指对某种蛋白质或者是基因表达产物所在细胞内的具体存在部位进行预测,即根据蛋白质序列中所包含的特征信......
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......
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