版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)框架是一種為未標(biāo)記樣本預(yù)測(cè)唯一類別標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。在該框架下,每一個(gè)待學(xué)習(xí)對(duì)象都具有唯一的類別標(biāo)簽,目前該框架已經(jīng)取得了很大的成功。然而,對(duì)象多義性問(wèn)題是現(xiàn)實(shí)生活中無(wú)法回避的問(wèn)題,多標(biāo)簽分類模型是一種針對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中對(duì)象多義性問(wèn)題而提出的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在多標(biāo)簽學(xué)習(xí)模型框架下,每一個(gè)已標(biāo)記的樣本由若干個(gè)不同的標(biāo)簽來(lái)表征,學(xué)習(xí)的目標(biāo)通過(guò)對(duì)已標(biāo)記多標(biāo)簽樣本的學(xué)習(xí),為未標(biāo)記樣本分配所有合適的類別標(biāo)簽。多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的研
2、究對(duì)于對(duì)象多義性學(xué)習(xí)建模具有十分重要的意義,是目前機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)之一。
本文在深入地研究多標(biāo)簽學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)上,將主動(dòng)學(xué)習(xí)的思想引入多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的過(guò)程中,在考慮標(biāo)簽間依賴關(guān)系的基礎(chǔ)上,針對(duì)多標(biāo)簽學(xué)習(xí)過(guò)程中所面臨的弱標(biāo)記問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究,提出了一種弱標(biāo)記條件下的多標(biāo)簽主動(dòng)學(xué)習(xí)框架。本文的主要研究工作如下:
?。?)研究和分析現(xiàn)有的面向多標(biāo)簽分類的主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略。針對(duì)多標(biāo)簽主動(dòng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的幾類方法進(jìn)行總結(jié)和分析,為
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽圖像分類方法研究.pdf
- 基于圖數(shù)據(jù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法的多標(biāo)簽分類研究與應(yīng)用.pdf
- 弱通信條件下的多水下機(jī)器人協(xié)調(diào)方法研究.pdf
- 基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的多示例多標(biāo)簽學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 多標(biāo)簽分類問(wèn)題的學(xué)習(xí)
- 多標(biāo)記學(xué)習(xí)分類算法研究.pdf
- 弱標(biāo)注環(huán)境下基于多標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)的加速圖像標(biāo)注.pdf
- 基于多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的圖像分類研究.pdf
- 針對(duì)弱標(biāo)記和穩(wěn)定算法的多標(biāo)記集成學(xué)習(xí).pdf
- 淺海條件下主動(dòng)聲吶目標(biāo)探測(cè)若干方法研究.pdf
- 弱通信條件下多AUV編隊(duì)控制及協(xié)作機(jī)制研究.pdf
- 弱通信條件下的多水下機(jī)器人任務(wù)分配方法研究.pdf
- 主動(dòng)和被動(dòng)訓(xùn)練條件下的短期知覺(jué)學(xué)習(xí)的ERP研究.pdf
- 多標(biāo)簽分類中在線學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于學(xué)習(xí)標(biāo)簽相關(guān)性的多標(biāo)簽分類算法.pdf
- 社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多標(biāo)簽分類研究.pdf
- 基于集成學(xué)習(xí)與多標(biāo)記學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)分類方法研究.pdf
- 基于多示例多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的圖像分類標(biāo)注.pdf
- 基于類引力的多標(biāo)簽分類方法研究.pdf
- 基于新型多標(biāo)記集成學(xué)習(xí)方法的文本分類研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論