Det är välkänt att det är viktigt att utnyttja varumärkessamband för att flermärka lärande. Befintliga metoder utgår antingen från att märkningens korrelationer är globala och delas av alla instanser, eller att märkningens korrelationer är lokala och endast delas av en datadelmängd. Faktum är att i de verkliga applikationerna kan båda fallen inträffa att vissa märken korrelationer är globalt tillämpliga och vissa delas endast i en lokal grupp av fall. Dessutom är det vanligt att endast partiella etiketter observeras, vilket gör det mycket svårare att utnyttja märkningens korrelationer. Det vill säga, det är svårt att uppskatta märkningens korrelationer när många etiketter saknas. I detta dokument föreslår vi en ny multi-etikett metod GLOCAL som behandlar både de fullständiga och de saknade fallen, utnyttjar globala och lokala etikettkorrelationer samtidigt, genom att lära sig en latent etikettrepresentation och optimera etikettgrenrör. De omfattande experimentella studierna validerar effektiviteten i vår strategi på både fullständiga och saknade data.
REF utnyttjar både globala och lokala etikettkorrelationer genom att lära sig en latent etikettrepresentation.
Multi-Label Learning with Global and Local Label Correlation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}