کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6937912 | 1449890 | 2019 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semi-supervised multi-view maximum entropy discrimination with expectation Laplacian regularization
ترجمه فارسی عنوان
جداسازی حداکثر انتروپی با چندین نظارت نیمه نظارت با تنظیمات لاپلازی انتظار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حداکثر تبعیض آنتروپی آموزش چندرسانه ای، یادگیری نیمه نظارتی، حاشیه بزرگ روش کرنل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Semi-supervised multi-view learning has attracted considerable attention and achieved great success in the machine learning field. This paper proposes a semi-supervised multi-view maximum entropy discrimination approach (SMVMED) with expectation Laplacian regularization for data classification. It takes advantage of the geometric information of the marginal distribution embedded in unlabeled data to construct a semi-supervised classifier. Different from existing methods using Laplacian regularization, we propose to use expectation Laplacian regularization for semi-supervised learning in probabilistic models. We give two implementations of SMVMED and provide their kernel variants. One of them can be relaxed and formulated as a quadratic programming problem that is solved easily. Therefore, for this implementation, we provided two versions which are approximate and exact ones. The experiments on one synthetic and multiple real-world data sets show that SMVMED demonstrates superior performance over semi-supervised single-view maximum entropy discrimination, MVMED and other state-of-the-art semi-supervised multi-view learning methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Fusion - Volume 45, January 2019, Pages 296-306
Journal: Information Fusion - Volume 45, January 2019, Pages 296-306
نویسندگان
Guoqing Chao, Shiliang Sun,