کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969246 | 1449927 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Speed up kernel dependence maximization for multi-label feature extraction
ترجمه فارسی عنوان
افزایش حداکثر وابستگی هسته به قابلیت استخراج ویژگی های چند منظوره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کاهش ابعاد چند لایک، حداکثر بودن وابستگی، کمترین مربعات، معیار استقلال هیلبرت اشمیت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Kernel dependence maximization for multi-label dimensionality reduction (kMDDM) has been proposed recently to cope with high-dimensional multi-label data. In order to produce discriminant projection vectors, kMDDM utilize the Hilbert-Schmidt independence criterion to capture the dependence between the feature description and the associated labels. However, the computation of kMDDM involves dense matrices eigen-decomposition that is known to be computationally expensive for large scale problems. In this paper, we reformulate the original kMDDM as a least-squares problem, so as to significantly lessen computational burden by utilizing the conjugate gradient algorithms. Further, appealing regularization techniques can be incorporated into the least-squares model to boost the generalization performance. Extensive experiments conducted on benchmark data collections verify the effectiveness of our proposed model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 49, November 2017, Pages 361-370
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 49, November 2017, Pages 361-370
نویسندگان
Xin Shu, Jing Qiu,