Efficient Multiple Kernel Learning Algorithms Using Low-Rank Representation
المؤلفون المشاركون
Zu, Baokai
Xia, Kewen
Niu, Wenjia
Bai, Jianchuan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Unlike Support Vector Machine (SVM), Multiple Kernel Learning (MKL) allows datasets to be free to choose the useful kernels based on their distribution characteristics rather than a precise one.
It has been shown in the literature that MKL holds superior recognition accuracy compared with SVM, however, at the expense of time consuming computations.
This creates analytical and computational difficulties in solving MKL algorithms.
To overcome this issue, we first develop a novel kernel approximation approach for MKL and then propose an efficient Low-Rank MKL (LR-MKL) algorithm by using the Low-Rank Representation (LRR).
It is well-acknowledged that LRR can reduce dimension while retaining the data features under a global low-rank constraint.
Furthermore, we redesign the binary-class MKL as the multiclass MKL based on pairwise strategy.
Finally, the recognition effect and efficiency of LR-MKL are verified on the datasets Yale, ORL, LSVT, and Digit.
Experimental results show that the proposed LR-MKL algorithm is an efficient kernel weights allocation method in MKL and boosts the performance of MKL largely.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Niu, Wenjia& Xia, Kewen& Zu, Baokai& Bai, Jianchuan. 2017. Efficient Multiple Kernel Learning Algorithms Using Low-Rank Representation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140913
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Niu, Wenjia…[et al.]. Efficient Multiple Kernel Learning Algorithms Using Low-Rank Representation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140913
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Niu, Wenjia& Xia, Kewen& Zu, Baokai& Bai, Jianchuan. Efficient Multiple Kernel Learning Algorithms Using Low-Rank Representation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140913
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140913
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