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基于多标签学习的卷积神经网络的图像标注方法 被引量：20
1
作者 高耀东 侯凌燕 杨大利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期228-232,共5页
针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点,提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率,首先改进卷积神经网络的损失函数,构建一个多标签学习的卷... 针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点,提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率,首先改进卷积神经网络的损失函数,构建一个多标签学习的卷积神经网络(CNN-MLL)模型,然后利用图像标注词间的相关性对网络模型输出结果进行改善。通过在IAPR TC-12标准图像标注数据集上对比了其他传统方法,实验得出,基于采用均方误差函数的卷积神经网络(CNN-MSE)的方法较支持向量机(SVM)方法在平均召回率上提升了12.9%,较反向传播神经网络(BPNN)方法在平均准确率上提升了37.9%;基于标注结果改善的CNN-MLL方法较普通卷积神经网络的平均准确率和平均召回率分别提升了23%和20%。实验结果表明基于标注结果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工选择特征造成的信息缺失同时增加了对低频词汇的召回率。 展开更多
关键词 图像自动标注 多标签学习 卷积神经网络 损失函数
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基于类属属性约简的多标记学习 被引量：7
2
作者 徐苏平 杨习贝 祁云嵩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3218-3221,3226,共5页
在多标记学习中,由于不同的标记可能会带有自身的一些特性,所以目前已经出现了基于标记类属属性的多标记学习算法LIFT。然而,类属属性的构建可能会增加属性向量的维度,致使属性空间存在冗余信息。为此,借助模糊粗糙集提出了一种能够进... 在多标记学习中,由于不同的标记可能会带有自身的一些特性,所以目前已经出现了基于标记类属属性的多标记学习算法LIFT。然而,类属属性的构建可能会增加属性向量的维度,致使属性空间存在冗余信息。为此,借助模糊粗糙集提出了一种能够进行类属属性约简的多标记学习算法FRS-LIFT,其包含4个步骤:类属属性构建、属性维度约简、分类模型训练和未知样本预测。在5个多标记数据集上的实验结果表明,该算法与LIFT算法相比,不仅能够降低类属属性维数,而且在5种多标记评价指标上均具有较好的实验效果。 展开更多
关键词 属性约简 模糊粗糙集 类属属性 多标记学习
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基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断 被引量：6
3
作者 程波 朱丙丽 熊江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2282-2286,2291,共6页
针对当前基于机器学习的早期阿尔茨海默病(AD)诊断中训练样本不足的问题,提出一种基于多模态特征数据的多标记迁移学习方法,并将其应用于早期阿尔茨海默病诊断。所提方法框架主要包括两大模块:多标记迁移学习特征选择模块和多模态多标... 针对当前基于机器学习的早期阿尔茨海默病(AD)诊断中训练样本不足的问题,提出一种基于多模态特征数据的多标记迁移学习方法,并将其应用于早期阿尔茨海默病诊断。所提方法框架主要包括两大模块:多标记迁移学习特征选择模块和多模态多标记分类回归学习器模块。首先,通过稀疏多标记学习模型对分类和回归学习任务进行有效结合;然后,将该模型扩展到来自多个学习领域的训练集,从而构建出多标记迁移学习特征选择模型;接下来,针对异质特征空间的多模态特征数据,采用多核学习技术来组合多模态特征核矩阵;最后,为了构建能同时用于分类与回归的学习模型,提出多标记分类回归学习器,从而构建出多模态多标记分类回归学习器。在国际老年痴呆症数据库(ADNI)进行实验,分类轻度认知功能障碍(MCI)最高平均精度为79.1%,预测神经心理学量表测试评分值最大平均相关系数为0.727。实验结果表明,所提多模态多标记迁移学习方法可以有效利用相关学习领域训练数据,从而提高早期老年痴呆症诊断性能。 展开更多
关键词 多模态学习 多标记学习 迁移学习 阿尔茨海默病 特征选择
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基于快速多示例多标记学习的G蛋白偶联受体生物学功能预测 被引量：3
4
作者 吴建盛 冯巧遇 +3 位作者 袁京洲 胡海峰 周家特 高昊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1674-1682,共9页
G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptors,GPCRs)是人类中最庞大的膜蛋白家族,也是很多药物的重要靶点,准确了解GPCRs生物学功能是理解它们参与的生物学过程及其药物作用机制的关键.以前的研究表明,蛋白质功能预测可抽象为多示例多... G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptors,GPCRs)是人类中最庞大的膜蛋白家族,也是很多药物的重要靶点,准确了解GPCRs生物学功能是理解它们参与的生物学过程及其药物作用机制的关键.以前的研究表明,蛋白质功能预测可抽象为多示例多标记学习(multi-instance multi-label learning,MIML)问题.设计了一种基于快速多示例多标记学习方法 MIMLfast的GPCRs生物学功能预测模型.该模型采用了一种新的混合特征,它考虑了GPCRs结构域的三联氨基酸、氨基酸关联、进化、二级结构关联、信号肽及无序残基等多种信息.实验结果证明,该模型获得了很好的性能,优于目前最优的多示例多标记学习、多标记学习的预测方法和CAFA蛋白质功能预测方法. 展开更多
关键词 G蛋白偶联受体 生物学功能预测 快速多示例多标记学习 结构域 混合特征
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基于神经网络探究标签依赖关系的多标签分类 被引量：17
5
作者 宋攀 景丽萍 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1751-1759,共9页
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... 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. 展开更多
关键词 神经网络 标签依赖关系 多标签学习 分类 标签缺失
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