I detta dokument föreslår vi en övervakad ordlista läralgoritm som syftar till att bevara den lokala geometrin i båda dimensionerna av data. En grafbaserad legalisering tar uttryckligen hänsyn till datapunkternas lokala mångfaldiga struktur. En andra graf legalisering ger liknande behandling till funktionen domän och hjälper till att lära sig en mer robust ordbok. Båda diagrammen kan konstrueras utifrån träningsdata eller läras och anpassas längs ordbokens inlärningsprocess. Kombinationen av dessa två termer främjar den diskriminerande kraften hos de lärda glesa representationerna och leder till förbättrad klassificeringsnoggrannhet. Den föreslagna metoden utvärderades på flera olika datauppsättningar, som representerar både enmärknings- och flermärkningsproblem, och visade bättre prestanda jämfört med andra ordboksbaserade metoder.
REF introducerar två adaptiva Laplacians för ordlista lärande och sparsam kodning, respektive, och tillämpa dem på en etikett erkännande och multi-märkning klassificering.
Structure-Aware Classification using Supervised Dictionary Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}