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......
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......
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......
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......
多标签学习作为一种真实世界中多语义描述方式一直是机器学习的研究热点之一。随着研究的深入,越来越多的问题出现。随着样本数量......
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......
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......
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......
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......
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。......
近年来,多标签学习在图像识别和文本分类等多个领域得到了广泛关注,在现实世界中也具有越来越重要的潜在应用价值。在多标签学习中......
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......
随着人工智能与智慧城市的发展,智能监控的需求日益增加,行人重识别作为智能监控系统中的关键技术之一,具有重要的科学意义与巨大......
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......
互联网的普及给人们的生活带来了巨大地改变。现如今,在社交平台上分享自己的日常动态成为人们生活的一部分,但由于用户疏漏等原因......
近年来,多标签学习在文本分类、蛋白质功能预测,图像标注等领域的应用越来越多。在各种各样的多标签应用中,最主要且最重要的就是......
近年来,多标签学习在文本分类、图像识别以及生物信息学等多个领域受到广泛关注。目前多标签学习关注的主要问题包括标签关联性以......
图像分类是机器学习和模式识别领域中一个十分重要的研究热点,其目的是基于标签已知且完整的图像数据集训练一个分类器,并对新样本......
随着互联网的飞速发展和大数据时代的到来,人们被大量的信息充斥着,其中文本信息是人们接触最多也是最杂的一类信息,在很多场景下......
在移动互联网时代,数据信息不仅在规模上飞速增长,其表现形式也呈现出多样性和丰富性。人们往往可以从多个角度对一个物体进行描述......
随着工业过程的规模朝着复杂化、智能化、大型化等方向飞速前进,工业系统整合度变高且各单元结构也变得更加繁琐。对于这样的大型......
随着科学技术的发展,样本的标签越来越多。这给经典的多标签学习模型带来了计算压力并降低了多标签学习的性能。研究学者受到特征......
电能质量扰动识别是电能质量监测和分析的基础,电能质量扰动识别的主要任务是准确识别扰动类型,为电力系统参数估计和控制策略提供......
药物-靶标相互作用的发现是药物研发的首要工作。传统的实验方法虽然能够利用强大的药学理论来寻找药物-靶标相互作用的关系,但是......
随着国家经济的飞速发展和人民生活水平的不断提高,机动车数量急剧增长。交通拥堵和停车难问题已成为大中城市亟待解决的重大社会......
软件行为学习是软件工程中最重要的一项任务之一。随着软件规模的增大,开发软件所涉及的人数增多,通过软件行为学习技术来完成软件......
