機器學(xué)習(xí)中的標(biāo)記增強理論與應(yīng)用研究

第1章 緒論
1.1 研究背景 1
1.2 標(biāo)記增強簡介 5
1.3 研究內(nèi)容 7
1.4 組織結(jié)構(gòu) 9
第2章 標(biāo)記增強研究進展
2.1 引言 11
2.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 14
2.2.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 14
2.2.2 學(xué)習(xí)方法 15
2.2.3 評價指標(biāo) 22
2.3 標(biāo)記分布學(xué)習(xí) 29
2.3.1 學(xué)習(xí)任務(wù) 31
2.3.2 學(xué)習(xí)方法 33
2.3.3 評價指標(biāo) 39
2.4 標(biāo)記增強 40
2.4.1 基于先驗知識的標(biāo)記增強 42
2.4.2 基于模糊方法的標(biāo)記增強 45
2.4.3 基于圖的標(biāo)記增強 48
第3章 標(biāo)記增強理論框架
3.1 引言 52
3.2 標(biāo)記分布內(nèi)在生成機制 54
3.3 標(biāo)記分布質(zhì)量評價 62
3.4 標(biāo)記增強對分類器泛化性能的提升 66
3.5 實驗結(jié)果與分析 68
3.5.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 68
3.5.2 消融實驗 80
3.6 本章小結(jié) 85
第4章 面向標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的標(biāo)記增強
4.1 引言 86
4.2 GLLE方法 87
4.2.1 優(yōu)化框架 88
4.2.2 拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)的引入 89
4.2.3 標(biāo)記相關(guān)性的利用 90
4.2.4 優(yōu)化策略 92
4.3 實驗結(jié)果與分析 94
4.3.1 標(biāo)記分布恢復(fù)實驗 94
4.3.2 標(biāo)記分布學(xué)習(xí)實驗 103
4.3.3 標(biāo)記相關(guān)性驗證 107
4.4 本章小結(jié) 109
第5章 標(biāo)記增強在其他學(xué)習(xí)問題上的應(yīng)用
5.1 引言 111
5.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí) 112
5.2.1 LEMLL方法 113
5.2.2 實驗結(jié)果與分析 118
5.3 偏標(biāo)記學(xué)習(xí) 126
5.3.1 PLLE方法 128
5.3.2 實驗結(jié)果與分析 132
5.4 本章小結(jié) 149
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié) 151
6.2 下一步研究的方向 153