Etikettdistributionen är mer allmän än både enmärkningsanmärkning och flermärkningsanmärkning. Den omfattar ett visst antal etiketter som representerar den grad i vilken varje etikett beskriver fallet. Inlärningsprocessen på de instanser som märkts med etikettdistribution kallas för labeldistributionsinlärning (LDL). Tyvärr innehåller många träningsset bara enkla logiska etiketter snarare än etikettdistributioner på grund av svårigheten att få etikettdistributionerna direkt. För att lösa detta problem är ett sätt att återställa märkningsdistributionerna från de logiska etiketterna i träningssetet genom att utnyttja den topologiska informationen i funktionsutrymmet och korrelationen mellan etiketterna. Denna process för att återvinna märkningsdistributioner från logiska etiketter definieras som märkningsförbättringar (LE), vilket förstärker övervakningsinformationen i utbildningsseten. I detta dokument föreslås en ny LE-algoritm som kallas Graph Laplacian Label Enhancement (GLLE). Experimentella resultat på ett artificiellt dataset och fjorton verkliga LDL-dataset visar tydliga fördelar med GLLE jämfört med flera befintliga LE-algoritmer. Dessutom validerar experimentella resultat av elva flermärkta inlärningsdata fördelen med GLLE jämfört med de senaste multimärkta inlärningsmetoderna. Index Terms-Label förbättring, etikett distribution lärande, multi-Label lärande, lärande med tvetydighet.! Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
REF föreslår att öka logisk etikett (från SLL/MLL dataset) till verkligt värderad etikettdistribution genom graf laplacian etikettförbättring.
Label Enhancement for Label Distribution Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}