Online Coregularization for Multiview Semisupervised Learning
المؤلفون المشاركون
Sun, Boliang
Li, Guohui
Jia, Li
Huang, Kuihua
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We propose a novel online coregularization framework for multiview semisupervised learning based on the notion of duality in constrained optimization.
Using the weak duality theorem, we reduce the online coregularization to the task of increasing the dual function.
We demonstrate that the existing online coregularization algorithms in previous work can be viewed as an approximation of our dual ascending process using gradient ascent.
New algorithms are derived based on the idea of ascending the dual function more aggressively.
For practical purpose, we also propose two sparse approximation approaches for kernel representation to reduce the computational complexity.
Experiments show that our derived online coregularization algorithms achieve risk and accuracy comparable to offline algorithms while consuming less time and memory.
Specially, our online coregularization algorithms are able to deal with concept drift and maintain a much smaller error rate.
This paper paves a way to the design and analysis of online coregularization algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Boliang& Li, Guohui& Jia, Li& Huang, Kuihua. 2013. Online Coregularization for Multiview Semisupervised Learning. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032873
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Boliang…[et al.]. Online Coregularization for Multiview Semisupervised Learning. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032873
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Boliang& Li, Guohui& Jia, Li& Huang, Kuihua. Online Coregularization for Multiview Semisupervised Learning. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032873
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032873
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر