Extremt flermärkt lärande (XML) eller klassificering har varit ett praktiskt och viktigt problem sedan big data. Den största utmaningen ligger i den exponentiella etiketten utrymme som innebär 2 L möjliga etiketter, särskilt när etiketten dimension L är enorm, t.ex., i miljoner för Wikipedia etiketter. Detta papper är motiverat att bättre utforska etiketten utrymme genom att ursprungligen upprätta en explicit etikett graf. Under tiden har djupinlärning studerats och använts vid olika klassificeringsproblem, inklusive klassificering med flera märken, men den har inte införts korrekt i XML, där etikettutrymmet kan vara så stort som i miljoner. I detta dokument föreslår vi en praktisk djup inbäddningsmetod för extrem multi-märkning klassificering, som skördar idéerna om icke-linjär inbäddning och graf tidigare baserade etikett utrymme modellering samtidigt. Omfattande experiment på offentliga dataset för XML visar att vår metod utför konkurrens mot toppmoderna resultat.
På samma sätt presenteras i REF en DL-metod som tillämpas på extremt multi-labelt lärande (XML).
Deep Extreme Multi-label Learning
{'venue': "ICMR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}