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J-GLOBAL ID：201802267886026224   整理番号：18A1442301

多視点データ欠落補完【JST・京大機械翻訳】

Missing View Completion for Multi-View Data

著者 (4件)： Yang Xu (北京交通大学計算机科学与信息技術学院,北京 100044;現代信息科学与网絡技術北京市重点実験室(北京交通大学),北京100044) ,  Zhu Zhenfeng (北京交通大学計算机科学与信息技術学院,北京 100044;現代信息科学与网絡技術北京市重点実験室(北京交通大学),北京100044) ,  Xu Meixiang (北京交通大学計算机科学与信息技術学院,北京 100044;現代信息科学与网絡技術北京市重点実験室(北京交通大学),北京100044) ,  Zhang Xingxing (北京交通大学計算机科学与信息技術学院,北京 100044;現代信息科学与网絡技術北京市重点実験室(北京交通大学),北京100044)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 29  号： 4  ページ： 945-956  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： 情報技術の急速な発展に伴い、現実の生活に大量の多角データが現れ、そのため、生まれた多角学習は機械学習分野の研究焦点になった。しかし,データ取得の過程において,収集の難しさ,高額コストや設備故障などの問題のため,収集した多角データに視角の欠損が生じることが多い。これは,いくつかのマルチビュー学習法を効果的に実行できない。そのため、視角適合性に基づく多視点データ欠損補完方法を提案した。監視の共有部分空間学習を通して、各マルチビューデータに対応する共有部分空間を獲得し、視角適合性判別モデルを構築した。同時に、共有部分空間の再構成誤差の同分布の仮説に基づき、視角欠損の多角データの共有特徴獲得方法を提案し、多角欠損データの予備補完を実現した。さらに、多重線形回帰により、欠測角の精確な補完を実現し、また、提案した視角補完方法をノイズを含む多視角データの雑音低減問題へ拡張する。UCI,COIL-20,および人工合成データセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  故障 ,  適応性 ,  雑音 ,  データ収集 ,  *アルゴリズム ,  雑音低減 ,  情報技術 ,  学習 ,  高速度 ,  機械学習
準シソーラス用語： 部分空間 ,  マルチビュー ,  マルチビュー学習 ,  視角 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-view-learning ,  missing data completion ,  shared subspace learning ,  view compability ,  cross-media computing

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視点 ,  欠落 ,  補完