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    • 作者: 徐宁著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-12
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    • 作者: 徐宁著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-12
    • ISBN:9780592968661
    • 版权提供:机械工业出版社


    商品名称:

    机器学习中的标记增强理论与应用研究

    作      者:

    徐宁

    市  场 价:

    49.00

    ISBN  号:

    9787111721697

    出版日期:

     

    页      数:

    153

    开      本:


    出  版 社:

     机械工业出版社

    第1章 绪论

     1.1 研究背景 1

     1.2 标记增强简介 5

     1.3 研究内容 7

     1.4 组织结构 9

    第2章 标记增强研究进展

     2.1 引言 11

     2.2 多标记学习 14

      2.2.1 学习任务 14

      2.2.2 学习方法 15

      2.2.3 评价指标 22

     2.3 标记分布学习 29

      2.3.1 学习任务 31

      2.3.2 学习方法 33

      2.3.3 评价指标 39

     2.4 标记增强 40

      2.4.1 基于先验知识的标记增强 42

      2.4.2 基于模糊方法的标记增强 45

      2.4.3 基于图的标记增强 48

    第3章 标记增强理论框架

     3.1 引言 52

     3.2 标记分布内在生成机制 54

     3.3 标记分布质量评价 62

     3.4 标记增强对分类器泛化性能的提升 66

     3.5 实验结果与分析 68

      3.5.1 标记分布恢复实验 68

      3.5.2 消融实验 80

     3.6 本章小结 85

    第4章 面向标记分布学习的标记增强

     4.1 引言 86

     4.2 GLLE方法 87

      4.2.1 优化框架 88

      4.2.2 拓扑空间结构的引入 89

      4.2.3 标记相关性的利用 90

      4.2.4 优化策略 92

     4.3 实验结果与分析 94

      4.3.1 标记分布恢复实验 94

      4.3.2 标记分布学习实验 103

      4.3.3 标记相关性验证 107

     4.4 本章小结 109

    第5章 标记增强在其他学习问题上的应用

     5.1 引言 111

     5.2 多标记学习 112

      5.2.1 LEMLL方法 113

      5.2.2 实验结果与分析 118

     5.3 偏标记学习 126

      5.3.1 PLLE方法 128

      5.3.2 实验结果与分析 132

     5.4 本章小结 149

    第6章 总结与展望

     6.1 总结 151

     6.2 下一步研究的方向 153

     

    《机器学习中的标记增强理论与应用研究》由东南大学计算机科学与工程学院助理研究员徐宁撰写。全书聚焦标记端多义性这一当今机器学习领域的热点问题,针对学习过程中不可避免的信息损失这一突出问题,提出了标记增强的概念,以期在不增加额外数据标注负担的前提下,挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息,将逻辑标记转化为标记分布。


    《机器学习中的标记增强理论与应用研究》共六章:

    第1章绪论,介绍了全书的研究背景和研究内容。

    第2章标记增强研究进展,介绍了标记增强的研究进展。

    第3章标记增强理论框架,构建了标记增强的理论框架。

    第4章面向标记分布学习的标记增强,提出了面向标记分布学习的标记增强。

    第5章标记增强在其他学习问题上的应用,将标记增强应用到其他学习问题上。

    第6章总结与展望,总结现有工作,并在此基础上进行展望。

     

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