多标签学习相关论文
露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响，对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展，基于......
随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升,越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量......
多标签学习（Multi-Label Learning,MLL）研究一个样本与多种标签相关联时的学习问题,在众多热门实际应用中受到了越来越多的关注,例如......
在文本分类、图像标注、生物信息学等领域,数据对象往往呈现出多语义性的特点,传统的单标签学习框架不再适用。多标签学习认为每个......
多标签图像是指一张图像中含有多个关注对象的图像,对于多标签图像的研究主要是多标签图像分类。多标签图像分类目前存在的问题主......
在现代创伤救治中,根据患者伤情进行合理而准确的院前评估并制定相应的救治决策对降低患者伤残率与死亡率具有重要意义.为了改善人......
为对现实世界的多语义性对象准确建模,多标签学习框架假设每个对象同时关联多个类别标签,其目标是通过学习得到一个能够为未见示例......
分类是机器学习领域常见的问题之一,多标签学习是传统分类问题的变体,它能够处理每个实例同时和多个标签相关联的问题。目前已经存......
近年来慢性非传染性疾病对人类健康的威胁日益增大。各类慢性病因其复杂的发病过程,很难确定疾病的发病时间。慢性病的早期筛查和......
对于多标签特征选择算法,通常假设数据与标签间呈现某种关系,以该关系为基础并通过正则项的约束可解决多标签特征选择问题,但该关......
深度学习作为人工智能领域的核心研究课题之一,近几年来取得了飞速的发展。多标签学习结合了随机过程、支持向量机、正则化和深度......
传统的监督学习任务处理的是单标签数据,其中每个实例只属于一个类标签。但在许多学习任务中,只考虑单标签数据结构是不全面且不适......
传统的人脸表情识别方法主要针对六类基本人脸表情,但在现实场景下,存在更加丰富的由基本人脸表情组合而成的复合人脸表情,原先识......
在人们的日常沟通交流中,作为一种无声的表现形式,人脸表情具有强大的表达能力。作为比人脸表情更为客观的表述方式,面部活动单元......
在多标签学习中,每个实例对应多个标签并拥有丰富的语义信息。不可否认的是,标签的缺省现象经常发生在多标签数据集。缺省标签会导......
近年来,随着现代信息技术的飞速发展,人类进入信息社会,越来越多现实应用领域涉及到多标签学习问题,如文本分类、生物信息学、图像......
近几年,专家学者们通过对大量数据的统计分析发现,癌症、阿尔兹海默症和糖尿病等重大疾病的发展调控机制与lnc RNA和mi RNA等RNA分......
近年来,以深度学习为代表的图像识别技术已经取得了许多突破性进展,但是,当面临非理想训练集时,现有图像识别算法和模型的性能将会......
图像分类是计算机视觉领域研究热点之一,图像多标签学习方法更是在图像分类任务中有着广泛的应用。随着大数据时代的到来,图像数据......
近年来,在多标签分类中标签相关性研究成为热点之一.针对已有的基于k近邻的多标签相关性算法未充分考虑样本分布的问题进行了研究,......
近年来,随着Web2.0的发展,数字多媒体图像出现了爆炸式的增长,使得人类拥有了海量的图像资源.图像语义标注自动生成方法的研究在图......
多功能酶在生命,疾病和其他研究领域非常重要[1-2].然而在酶家族预测中,由于传统单标签预测方法的限制,多功能酶信息不得不从原始......
针对现有标签缺失下多标签学习方案未能有效解决标签缺失的问题,提出了基于实例结构的不完备多标签学习方案,考虑实例特征和标签结......
提出一种基于多视角低秩表征的短视频多标签分类模型。该模型将低秩表征和多标签学习结合到同一框架中,利用不同类型特征的一致性......
多标签分类在现实世界中有着广泛的应用,是当今机器学习领域的热点问题之一.多标签分类的代表性算法BR(Binary Relevance)虽有较多......
多标签流形学习(multi-label manifold learning,ML2)基于特征流形构建标签流形,将标签逻辑值转换为实数值,能更好地反映标签相关......
针对现有的嵌入式多标签特征选择方法只能分析有标签样本,无法利用大量“廉价”的无标签样本信息的问题,提出一种基于流形学习与L2......
蛋白质合成后期的一个重要生化反应,大多数蛋白质需要经过修饰进而行驶其生物功能。修饰类型多,现在发现的有350多种,常见的有几十......
为了探索多标签数据集中每个标签所具有的特定特征,针对标签特定特征进行有效的利用,提出基于聚类提升树的多标签学习方法(multi-l......
随着互联网技术的迅猛发展和各种存储设备性能的大幅提升，各种图像数据数量飞速增加，如何对海量的图像数据进行有效管理成为了一个亟......
高分辨率数码相机的普及和网络传输带宽的增加造成了数字化图像的大量产生和堆积。大规模的图像数据库的有效管理与检索成为当前信......
随着“互联网+”发展,与人们生活息息相关的多标签数据将会大量产生。由于多标签学习过程中需要考虑属性特征与多个标签、标签之间......
随着多媒体数字化技术的发展和推广、存储成本的降低、网络传输带宽的增长，各种多媒体数据如图像、视频等飞速膨胀逐渐成为信息的主......
针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法。首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间......
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过......
近年来,机器学习在大数据应用中取得了很大的成功,应用场景和范围日益丰富,涵盖了计算机视觉,自然语言处理,智能医疗等众多领域。......
在多标签学习中,一个样本同时具有多个标签,如一张图片同时拥有“海洋”和“帆船”的标签。然而,在现有多标签学习方法中,多数方法......
如今我们正处在大数据时代,海量高维数据广泛分布于人类生活中各个领域。同时,这些数据往往具有较为丰富的语义信息。多标签学习框......
近年来,随着多标签学习问题越来越多的出现在实际应用场景中,对多标签问题的研究已逐渐成为涉及领域内的关注热点。随着多标签领域......
抗菌肽是广泛存在于生物体内的一类具有广谱抗菌作用的天然多肽,因其不易导致细菌耐药性,现已成为医药界开发新型抗菌制剂的主要选......
随着环境污染的加剧,恶劣极端天气增多,人们感染肺部疾病的几率大大增加,对肺部疾病的准确判断和认知极为重要。现实中X-RAY拍摄的......
大数据时代使得采集的数据从维度上呈现爆炸式增长,从标签角度呈现多样化走向,因此获取的数据有两个突出特点,即“数据维度高”和......
现代信息社会的身份认证系统已经逐渐趋向于基于生物特征的身份认证。其中的人脸特征由于具有不易伪造和不被遗忘的特性,而被广泛......
随着大数据时代的到来,不断革新的科技产品产生了海量的数据。数据的维度和复杂程度也随科技的进步而不断的增长,从而导致维度诅咒......
蛋白质是人类生存必不可少的物质,小到细胞,大到人体的各个器官,都离不开各种各样蛋白质的参与。利用高倍显微镜可以实现人类细胞......
