检索结果-内蒙古大学图书馆

arXiv 2020年

作者： Zheng, Qinghai Zhu, Jihua Tang, Haoyu Liu, Xinyuan Li, Zhongyu Lu, Huimin Lab of Vision Computing and Machine Learning School of Software Engineering Xi'an Jiaotong University Xi'an710049 China Environment Recognition & Intelligent Computation Laboratory Kyushu Institute of Technology Japan

Recently, label distribution learning (LDL) has drawn much attention in machine learning, where LDL model is learned from labelel instances. Different from single-label and multi-label annotations, label distributions describe the instance by multiple labels with different intensities and accommodate to more general scenes. Since most existing machine learning datasets merely provide logical labels, label distributions are unavailable in many real-world applications. To handle this problem, we propose two novel label enhancement methods, i.e., Label Enhancement with Sample Correlations (LESC) and generalized Label Enhancement with Sample Correlations (gLESC). More specifically, LESC employs a low-rank representation of samples in the feature space, and gLESC leverages a tensor multi-rank minimization to further investigate the sample correlations in both the feature space and label space. Benefitting from the sample correlations, the proposed methods can boost the performance of label enhancement. Extensive experiments on 14 benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our methods. Copyright © 2020, The Authors. All rights reserved.

关键词： Machine learning

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：