Interactive Causal Correlation Space Reshape for Multi-Label Classification
Most existing multi-label classification models focus on distance metrics and feature spare strategies to extract specific features of labels. Those models use the cosine similarity to construct the label correlation matrix to constraint solution space, and then mine the latent semantic information...
Հիմնական հեղինակներ: | Chao Zhang, Yusheng Cheng, Yibin Wang, Yuting Xu |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)
2022-09-01
|
Շարք: | International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://www.ijimai.org/journal/bibcite/reference/3159 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Application of Label Correlation in Multi-Label Classification: A Survey
: Shan Huang, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-10-01) -
Robust Multi-Label Classification with Enhanced Global and Local Label Correlation
: Tianna Zhao, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-05-01) -
Soft-label recover based label-specific features learning
: Jiansheng Jiang, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-10-01) -
ATC-NLSP: Prediction of the Classes of Anatomical Therapeutic Chemicals Using a Network-Based Label Space Partition Method
: Xiangeng Wang, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-09-01) -
Joint Label-Density-Margin Space and Extreme Elastic Net for Label-Specific Features
: Gensheng Pei, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-01-01)