An Active Learning Approach with Uncertainty, Representativeness, and Diversity
المؤلفون المشاركون
Cui, Zhiming
Xin, Jie
He, Tianxu
Li, Chunhua
Zhao, Pengpeng
Wu, Jian
Xian, Xuefeng
Zhang, Shukui
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Big data from the Internet of Things may create big challenge for data classification.
Most active learning approaches select either uncertain or representative unlabeled instances to query their labels.
Although several active learning algorithms have been proposed to combine the two criteria for query selection, they are usually ad hoc in finding unlabeled instances that are both informative and representative and fail to take the diversity of instances into account.
We address this challenge by presenting a new active learning framework which considers uncertainty, representativeness, and diversity creation.
The proposed approach provides a systematic way for measuring and combining the uncertainty, representativeness, and diversity of an instance.
Firstly, use instances’ uncertainty and representativeness to constitute the most informative set.
Then, use the kernel k-means clustering algorithm to filter the redundant samples and the resulting samples are queried for labels.
Extensive experimental results show that the proposed approach outperforms several state-of-the-art active learning approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Tianxu& Zhang, Shukui& Xin, Jie& Zhao, Pengpeng& Wu, Jian& Xian, Xuefeng…[et al.]. 2014. An Active Learning Approach with Uncertainty, Representativeness, and Diversity. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051225
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Tianxu…[et al.]. An Active Learning Approach with Uncertainty, Representativeness, and Diversity. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051225
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Tianxu& Zhang, Shukui& Xin, Jie& Zhao, Pengpeng& Wu, Jian& Xian, Xuefeng…[et al.]. An Active Learning Approach with Uncertainty, Representativeness, and Diversity. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051225
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051225
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