Abstract-Uppkomsten av big data, som behöver beräkna krävande manipulation har inneburit aldrig tidigare skådade utmaningar i maskininlärning gemenskapen. I detta sammanhang har olika metoder för att minska dimensionelliteten införts för att hantera den storskaliga aspekten av uppgifterna. Deras anställning i mycket stora skalor blir dock ofta opraktisk på grund av minnes- och beräkningsbegränsningar. Parallellt har Compressive Sample (CS) nyligen framgått som en kraftfull matematisk ram som ger en svit av villkor och metoder som möjliggör en nästan förlustfri och effektiv kompression av glesa data. Med tanke på att merparten av problemen med big data innebär att det finns glesa datamängder är vårt mål i detta dokument att undersöka potentialen hos CS som en dimensionalitetsreduktionsmetod i mycket stora skalor. I detta syfte föreslår vi en ny metod för produktkompressiv provtagning (PCS) som används för skalbar bildanmärkning. Den nya metoden visar robusthet lika med den typiska CS-metoden, samtidigt minskar den beräkningsmässiga komplexiteten dramatiskt. En annan ny egenskap hos vårt arbete består i att etablera ett samband mellan datans gleshetsnivå och PCS effektivitet som en dimensionsreduktionsmetod för bildanmärkning. För detta ändamål föreslås ett nytt mått för uppskattning av datas gleshet. Slutligen, i jämförelse med den senaste tekniken, visar vi att PCS visar konkurrenskraftig klassificering prestanda, medan samtidigt visar sig vara storleksordningar överlägsen när det gäller beräkningseffektivitet.
A. Maronidis, etc. I REF föreslogs en ny metod för produktkompressiv provtagning (PCS), som användes för skalbar bildanmärkning.
Scalable image annotation using a product compressive sampling approach
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}