I det här dokumentet presenterar vi en ny halvövervakad inlärningsram baserad på 1 graf. Den 1 grafen motiveras av att varje datum kan rekonstrueras av den glesa linjära superposition av träningsdata. De glesa rekonstruktionskoefficienter, som används för att härleda vikterna i den riktade 1 grafen, härleds genom att lösa ett 1 optimeringsproblem på gles representation. Olika från konventionella graf konstruktionsprocesser som i allmänhet är uppdelade i två oberoende steg, dvs. adjacency sökning och vikt val, grafen adjacency struktur samt grafens vikter av 1 grafen härleds samtidigt och på ett parameterfritt sätt. Belyses av den validerade särskiljande kraften hos sparse representation i [16], föreslår vi en semi-övervakad lärram baserad på 1 graf för att använda både märkta och omärkta data för inference på en graf. Omfattande experiment på semi-övervakad ansiktsigenkänning och bildklassificering visar överlägsenheten i vårt föreslagna semi-övervakade lärramverk baserat på 1 graf över motparterna baserat på traditionella grafer.
Till exempel använde Yan och Wang REF sparse representation för att konstruera vikten av parvis relationskurvan för SSL.
Semi-supervised learning by sparse representation
{'venue': 'SIAM International Conference on Data Mining, SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}