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机器学习中的标记增强理论与应用研究 版权信息
- ISBN：9787111721697
- 条形码：9787111721697 ; 978-7-111-72169-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习中的标记增强理论与应用研究 本书特色
适读人群 ：科研人员、研究生、从业者适读人群 ：研究生、科研人员、从业者等 ◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果 ◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖 ◆构建了标记增强基础理论框架 ◆提出了面向标记分布学习的标记增强专用算法 ◆在其他学习范式上应用了标记增强
机器学习中的标记增强理论与应用研究 内容简介
《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。
机器学习中的标记增强理论与应用研究 目录
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
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
展开全部
机器学习中的标记增强理论与应用研究 作者简介
徐宁，东南大学计算机科学与工程学院助理研究员。先后获中国科学技术大学学士学位、中国科学院大学硕士学位以及东南大学博士学位。主要从事机器学习和数据挖掘领域的研究。在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI、IEEE TKDE等著名国际会议和期刊发表论文20余篇。获2021年CCF优秀博士学位论文奖、2020年德国DAAD AInet奖、2021年江苏省优秀博士学位论文奖。担任Frontiers of Computer Science的预备青年编委，CCF人工智能与模式识别专业委员会执行委员，ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、ECML等著名国际会议的（高级）程序委员会委员，IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TMM等著名国际期刊的审稿人。
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