![](/images/graphics-bg.png)
Label Distribution Learning by Regularized Sample Self-Representation
المؤلفون المشاركون
Yang, Wenyuan
Li, Chan
Zhao, Hong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Multilabel learning that focuses on an instance of the corresponding related or unrelated label can solve many ambiguity problems.
Label distribution learning (LDL) reflects the importance of the related label to an instance and offers a more general learning framework than multilabel learning.
However, the current LDL algorithms ignore the linear relationship between the distribution of labels and the feature.
In this paper, we propose a regularized sample self-representation (RSSR) approach for LDL.
First, the label distribution problem is formalized by sample self-representation, whereby each label distribution can be represented as a linear combination of its relevant features.
Second, the LDL problem is solved by L2-norm least-squares and L2,1-norm least-squares methods to reduce the effects of outliers and overfitting.
The corresponding algorithms are named RSSR-LDL2 and RSSR-LDL21.
Third, the proposed algorithms are compared with four state-of-the-art LDL algorithms using 12 public datasets and five evaluation metrics.
The results demonstrate that the proposed algorithms can effectively identify the predictive label distribution and exhibit good performance in terms of distance and similarity evaluations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Wenyuan& Li, Chan& Zhao, Hong. 2018. Label Distribution Learning by Regularized Sample Self-Representation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205494
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Wenyuan…[et al.]. Label Distribution Learning by Regularized Sample Self-Representation. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205494
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Wenyuan& Li, Chan& Zhao, Hong. Label Distribution Learning by Regularized Sample Self-Representation. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205494
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1205494
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)