Discriminative Label Relaxed Regression with Adaptive Graph Learning
المؤلفون المشاركون
Zhang, Kaibing
Wang, Jingjing
Liu, Zhonghua
Lu, Wenpeng
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The traditional label relaxation regression (LRR) algorithm directly fits the original data without considering the local structure information of the data.
While the label relaxation regression algorithm of graph regularization takes into account the local geometric information, the performance of the algorithm depends largely on the construction of graph.
However, the traditional graph structures have two defects.
First of all, it is largely influenced by the parameter values.
Second, it relies on the original data when constructing the weight matrix, which usually contains a lot of noise.
This makes the constructed graph to be often not optimal, which affects the subsequent work.
Therefore, a discriminative label relaxation regression algorithm based on adaptive graph (DLRR_AG) is proposed for feature extraction.
DLRR_AG combines manifold learning with label relaxation regression by constructing adaptive weight graph, which can well overcome the problem of label overfitting.
Based on a large number of experiments, it can be proved that the proposed method is effective and feasible.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jingjing& Liu, Zhonghua& Lu, Wenpeng& Zhang, Kaibing. 2020. Discriminative Label Relaxed Regression with Adaptive Graph Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138899
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jingjing…[et al.]. Discriminative Label Relaxed Regression with Adaptive Graph Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138899
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jingjing& Liu, Zhonghua& Lu, Wenpeng& Zhang, Kaibing. Discriminative Label Relaxed Regression with Adaptive Graph Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138899
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138899
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