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在多标记学习中,学习对象通常由一个示例表示,同时该学习对象隶属于多个标记。多标记学习的目的是构建一个能够预测未见示例相关标......
传统的分类任务假定一个示例只能从有限类别集合中分配一个标记。然而,在现实应用中,一个示例往往具有复杂的语义,需要同时用多个......
迁移学习是针对跨领域学习问题提出的一类机器学习方法。迁移学习在彼此不同但又相关联的两个领域之间挖掘领域共享的潜在特征和结......
现实中的数据往往具有多标记性。例如,一张图片可能同时包含“沙漠”、“骆驼”和“蓝天”等语义标注;一篇新闻报道可能同时包含“......
现有多标记迁移学习主要利用全局标记关系信息，由于源领域与目标领域的标记关系存在差异，源领域中全局标记关系不适合于目标领域．本文......
