(交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京 100044) (16120413@bjtu.edu.cn)
出版日期: 2018-08-01基金资助:国家自然科学基金项目(61370129,61375062,61632004,61773050) This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61370129, 61375062, 61632004, 61773050).Exploiting Label Relationships in Multi-Label Classification with Neural Networks
Song Pan， Jing Liping(Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining (Beijing Jiaotong University), Beijing 100044)
Online: 2018-08-01摘要/Abstract
摘要： 多标签学习广泛应用于文本分类、图像标注、视频语义注释、基因功能分析等问题.最近,多标签学习受到大量的关注,成为机器学习领域中的研究热点.然而,已有的算法并不能充分地探究标签之间的依赖关系和解决标签缺失问题,为此提出一种基于神经网络探究标签依赖关系的算法NN_AD_Omega,它能够有效地处理这2个挑战.NN_AD_Omega算法在神经网络顶层加入Ω矩阵刻画标签之间的依赖关系,标签之间的依赖关系可通过充分挖掘数据内在特点得到.当实例部分标签缺失时,学到的标签之间依赖关系能够有效提高预测效果.为了高效地求解模型,采用最小批梯度下降方法(Mini-batch-GD),其中学习率的自适应计算采用AdaGrad技术.在4个标准多标签数据集上的实验结果表明，提出的算法能够探究标签之间的依赖关系和处理标签缺失问题,且其性能优于当前基于神经网络的多标签学习算法.
参考文献
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