标记分布学习相关论文
多标记排序任务是多标记分类任务和标记排序任务的结合。在多标记排序任务中,对于一个示例,多标记排序模型需要为它预测预定义标记......
单标记学习和多标记学习可以为一个具体实例分配一个或多个与之相关的标记。这两种学习范式都可以指出哪些标记可以描述实例,然而......
情感识别是机器学习、信号处理、计算机视觉等领域的一个重要的实践和理论研究热点。先前的大量传统研究专注于特征的提取和分类方......
近年来,如何解决标记多义性问题已成为机器学习和数据挖掘领域的一个热门研究点。在传统的机器学习框架中,比较成熟的标记多义性学......
标记分布学习是一种新型的解决标记多义性问题的机器学习范式,其在处理标记模糊性问题方面有着十分重要的应用。不同于多标记学习,......
标记分布学习是一种新的可以用来解决标记多义性问题的学习范式,是对单标记学习和多标记学习的进一步泛化,已经成功应用于人脸情感......
聚类是数据挖掘中的一个重要分支,其目标是在没有先验知识的情况下将数据集划分为若干个子簇,力求每个簇内的样本的相似度尽可能高......
自闭症谱系障碍（Autism spectrum disorder,ASD）是一种常见的脑部疾病,近年来,随着计算机技术和医学影像分析技术的发展,使用静息态......
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......
如何解决标记多义性问题是机器学习领域的热门研究方向。目前机器学习研究领域应对标记多义性比较成熟的学习范式是多标记学习。多......
标记分布学习作为多标记学习的拓展研究,已成为当今机器学习的热门之一。在实际生活中,为了更好的研究标记分布学习,往往需要搜集......
作为标准分类问题的延伸,层级分类问题利用预先定义好的标记层级结构,来提高分类的效果,其在图像分类、文本分类等领域均有广泛应......
随着互联网信息化程度的不断加深,信息检索己经成为人们获取知识最主要的途径。传统的搜索引擎大多基于关键词匹配,而在2012年,知......
近年来,标记多义性学习是机器学习和数据挖掘领域的一个热门主题。在传统的机器学习框架中,比较成熟的标记多义性学习范式是单标记......
因为在处理有问题的标记和捕获标记之间的高阶相关性上的有效性,标记嵌入(LE)已经被成功应用在很多领域。LE会先将原始标记嵌入到......
从多类问题到多标记分类问题,再到标记排序问题,最后到多标记排序问题,歧义性越来越大,也更加符合真实世界的多义性、复杂性。多标......
针对现实世界中多义性的情况而产生的多标记学习,自提出以来受到了众多学者的研究与关注。多标记学习将样本的分类情况从单个标记......
