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機器學習中的標記增強理論與應用研究/CCF優博叢書

作者：徐寧|責編:梁偉//游靜
出版社：機械工業
ISBN：9787111721697

出版日期：2023/02/01
裝幀：平裝
頁數：172

人民幣：RMB 49 元售價：元

內容大鋼

    本書原創性地提出了標記增強這一概念，從0/1標記標注的訓練數據中恢復出標記分佈，通過連續的「描述度」來顯式表達每個標記與數據對象的關聯強度，使得預測模型可以在更為豐富的監督信息下進行訓練，不僅為擴展標記分佈學習範式的適用性提供有力支撐，而且對於探索類別監督信息的本質具有重要意義。
    本書構建了標記增強基礎理論框架，包括標記分佈的內在生成機制、標記增強所得標記分佈的質量評價機制以及標記增強後學習系統的泛化性能提升機制，並且設計了面向標記增強的專用演算法，進而將標記增強應用到既有學習範式上，為解決傳統學習問題提供了新思路。
    本書適合機器學習領域的工程技術人員、高等院校相關專業研究生以及教師閱讀。

作者介紹

徐寧|責編:梁偉//游靜
徐寧，東南大學電腦科學與工程學院助理研究員。先後獲中國科學技術大學學士學位、中國科學院大學碩士學位以及東南大學博士學位。主要從事機器學習和數據挖掘領域的研究。在ICML、NeurIPS、IEEE TPAMI、IEEE TKDE等著名國際會議和期刊發表論文20余篇。獲2021年CCF優秀博士學位論文獎、2020年德國DAAD Alnet獎、2021年江蘇省優秀博士學位論文獎。擔任Frontiers of Computer Science的預備青年編委，CCF人工智慧與模式識別專業委員會執行委員，ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、JCAI、ECML等著名國際會議的（高級）程序委員會委員，IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TMM等著名國際期刊的審稿人。

叢書序
推薦序Ⅰ
推薦序Ⅱ
導師序
摘要
ABSTRACT
第1章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  標記增強簡介
  1.3  研究內容
  1.4  組織結構
第2章  標記增強研究進展
  2.1  引言
  2.2  多標記學習
    2.2.1  學習任務
    2.2.2  學習方法
    2.2.3  評價指標
  2.3  標記分佈學習
    2.3.1  學習任務
    2.3.2  學習方法
    2.3.3  評價指標
  2.4  標記增強
    2.4.1  基於先驗知識的標記增強
    2.4.2  基於模糊方法的標記增強
    2.4.3  基於圖的標記增強
第3章  標記增強理論框架
  3.1  引言
  3.2  標記分佈內在生成機制
  3.3  標記分佈質量評價
  3.4  標記增強對分類器泛化性能的提升
  3.5  實驗結果與分析
    3.5.1  標記分佈恢復實驗
    3.5.2  消融實驗
  3.6  本章小結
第4章  面向標記分佈學習的標記增強
  4.1  引言
  4.2  GLLE方法
    4.2.1  優化框架
    4.2.2  拓撲空間結構的引入
    4.2.3  標記相關性的利用
    4.2.4  優化策略
  4.3  實驗結果與分析
    4.3.1  標記分佈恢復實驗
    4.3.2  標記分佈學習實驗
    4.3.3  標記相關性驗證
  4.4  本章小結
第5章  標記增強在其他學習問題上的應用
  5.1  引言
  5.2  多標記學習
    5.2.1  LEMLL方法

    5.2.2  實驗結果與分析
  5.3  偏標記學習
    5.3.1  PLLE方法
    5.3.2  實驗結果與分析
  5.4  本章小結
第6章  總結與展望
  6.1  總結
  6.2  下一步研究的方向
參考文獻
致謝
攻讀博士學位期間的研究成果和獲獎情況
叢書跋

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