Abstract-In multi label lärande, varje instans i träningssetet är associerad med en uppsättning etiketter och uppgiften är att producera en etikettset vars storlek är okänd a priori för varje osynlig instans. I detta dokument, detta problem behandlas på det sätt som en neural nätverksalgoritm som heter BP-MLL, dvs., Backpropagation för Multilabel Learning, föreslås. Den härleds från den populära Backpropogation algoritmen genom att använda en ny felfunktion som fångar egenskaperna hos multietikettinlärning, dvs. de etiketter som hör till en instans bör rankas högre än de som inte hör till den instansen. Applications to two real-world multilabel learning problem, d.v.s. funktionell genomik och textkategorisering, visar att prestandan hos BP-MLL är överlägsen prestandan hos några väletablerade multilabel learning algoritmer.
BP-MLL REF ) är härledd från back-förökning algoritm av neurala nätverk.
Multilabel Neural Networks with Applications to Functional Genomics and Text Categorization
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}