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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习
局部协同视角下的鲁棒标记分布学习
作者:
徐苏平
商琳
周宇杰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
标记分布学习(LDL)
多标记学习
标记多义性
稀疏字典学习
鲁棒性
摘要:
已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分布学习算法(LCR-LDL).在LCR-LDL中,一个未标记样本可被视作由该未标记样本邻域构建的局部字典的协同表达,表达系数中的鉴别信息可用于重构未标记样本的标记分布.在15个真实的LDL数据集上的实验表明,LCR-LDL不仅可有效提升LDL的预测性能,而且具有较强的鲁棒性和轻量级的计算开销.
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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
标记分布学习(LDL)
多标记学习
标记多义性
稀疏字典学习
鲁棒性
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
44-57
页数
14页
分类号
TP181
字数
语种
中文
DOI
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202101005
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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