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【摘 要】
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多标记学习是监督学习中一项基础且重要的任务。随着机器学习和深度学习技术的蓬勃发展,多标记学习成功地应用在信息检索、推荐系统和蛋白质功能预测等领域。尽管当前关于多标记学习的研究工作取得了巨大进展,但目前关于多标记学习的研究往往基于强监督假设:假设每个训练样本的标注信息完全准确。然而,由于收集完全正确标注的训练样本往往需要耗费大量的时间和费用,并且受数据本身特点、标注者差异性和外部环境等因素的影响,这
【机 构】
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西南大学
【出 处】
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西南大学
【发表日期】
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2021年01期
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