期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
加速多标签特征提取的内核依赖最大化
1
作者
邱劲
《苏州科技大学学报(工程技术版)》
2021年第4期71-80,共10页
多标签降维的内核依赖最大化(kMDDM)是近年来提出的一种处理高维多标签数据的方法。为了产生可判别的投影向量,kMDDM利用希尔伯特-施密特独立性准则来获取特征描述和相关标签之间的依赖关系。然而kMDDM的计算涉及到密集矩阵特征分解问...
多标签降维的内核依赖最大化(kMDDM)是近年来提出的一种处理高维多标签数据的方法。为了产生可判别的投影向量,kMDDM利用希尔伯特-施密特独立性准则来获取特征描述和相关标签之间的依赖关系。然而kMDDM的计算涉及到密集矩阵特征分解问题。众所周知,这对于大规模问题的计算成本很高。在文中将原kMDDM转化为最小二乘方问题从而利用共轭梯度算法来大大减少计算量。此外,还将有效正则化技术合并至最小二乘模型用以提高泛化性能并依据基准数据收集进行的大量试验来验证所提出的模型的有效性。
展开更多
关键词
多标签降维
依赖最大化
最小二乘方
希尔伯特-施密特独立性准则
下载PDF
职称材料
题名
加速多标签特征提取的内核依赖最大化
1
作者
邱劲
机构
苏州科技大学电子与信息工程学院
出处
《苏州科技大学学报(工程技术版)》
2021年第4期71-80,共10页
基金
苏州市科技局社会发展关键技术应用项目(SS202034)。
文摘
多标签降维的内核依赖最大化(kMDDM)是近年来提出的一种处理高维多标签数据的方法。为了产生可判别的投影向量,kMDDM利用希尔伯特-施密特独立性准则来获取特征描述和相关标签之间的依赖关系。然而kMDDM的计算涉及到密集矩阵特征分解问题。众所周知,这对于大规模问题的计算成本很高。在文中将原kMDDM转化为最小二乘方问题从而利用共轭梯度算法来大大减少计算量。此外,还将有效正则化技术合并至最小二乘模型用以提高泛化性能并依据基准数据收集进行的大量试验来验证所提出的模型的有效性。
关键词
多标签降维
依赖最大化
最小二乘方
希尔伯特-施密特独立性准则
Keywords
multi-label dimensionality reduction
dependence maximization
least squares
Hilbert-Schmidt independence criterion
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加速多标签特征提取的内核依赖最大化
邱劲
《苏州科技大学学报(工程技术版)》
2021
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部