Multi-Label klassificering är ett viktigt inlärningsproblem med många tillämpningar. I detta arbete föreslår vi en likhetsbaserad metod för flermärkt lärande som kallas SML. Vi introducerar också ett likhetsbaserat tillvägagångssätt för att förutsäga märkningens storlek. SML är kompatibel med strömmande data och online-inlärning, naturligt kunna hantera förändringar i problemdomänen, robust att träna data med skeva klassetiketter, exakt med låg varians, och lämpar sig för ett effektivt parallellt genomförande. De experimentella resultaten visar SML:s effektivitet för multi-label klassificering där det visas att det är fördelaktigt att jämföra med en mängd olika befintliga algoritmer inom en rad olika utvärderingskriterium. 978-1-5090-6014-6/18/$31.00 ©2018 IEEE
Rossi och Al. I REF användes ett likhetsbaserat lärande för klassificering med flera märken.
Similarity-based Multi-label Learning
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}