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...
Những tác giả chính: | Chao Zhang, Yusheng Cheng, Yibin Wang, Yuting Xu |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)
2022-09-01
|
Loạt: | International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence |
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://www.ijimai.org/journal/bibcite/reference/3159 |
Những quyển sách tương tự
-
Application of Label Correlation in Multi-Label Classification: A Survey
Bằng: Shan Huang, et al.
Được phát hành: (2024-10-01) -
Robust Multi-Label Classification with Enhanced Global and Local Label Correlation
Bằng: Tianna Zhao, et al.
Được phát hành: (2022-05-01) -
Soft-label recover based label-specific features learning
Bằng: Jiansheng Jiang, et al.
Được phát hành: (2024-10-01) -
ATC-NLSP: Prediction of the Classes of Anatomical Therapeutic Chemicals Using a Network-Based Label Space Partition Method
Bằng: Xiangeng Wang, et al.
Được phát hành: (2019-09-01) -
Joint Label-Density-Margin Space and Extreme Elastic Net for Label-Specific Features
Bằng: Gensheng Pei, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)