マルチラベル学習のための分類器サークル法【Powered by NICT】

Wang Shaobo; Li Yufeng

文献

J-GLOBAL ID：201602276651393010 整理番号：16A0322058

マルチラベル学習のための分類器サークル法【Powered by NICT】

Classifier Circle Method for Multi-Label Learning

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資料名：
巻： 26 号： 11 ページ： 2811-2819 発行年： 2015年
JST資料番号： C2542A ISSN： 1000-9825 CODEN： RUXUEW 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：中国語 (ZH)

学習性能改善を支援するための標識の関係を利用したマルチラベル学習のため重要である。分類器連鎖法とその変異体はそのような問題に強力な解決法であることを示した。しかしながら,その学習プロセスは,ラベルの秩序ある実世界状況において得るのが難しいを必要とし,不正確なラベル秩序は準最適性能を引き起こす可能性がある。この欠点を克服するために,本論文では,マルチラベル学習のための分類器円法を提示した。それは標識秩序を初期化するランダムに,その後,および反復円としてラベルを接続することにより,各ラベルに対して分類器を更新する。多数のデータセット上での実験結果により,本提案は,分類器チェイン法と同様に多くの最新の多ラベル法より優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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計算理論 , 計算機ソフトウエア一般

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