本文關鍵詞：基于主動學習的多示例多標簽學習算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,數(shù)碼產(chǎn)品的快速普及,網(wǎng)頁文本和圖像信息呈爆炸式增長,數(shù)據(jù)的大小和數(shù)據(jù)的結(jié)構復雜度也在不斷提高,這些數(shù)據(jù)往往不具有唯一的語義,而是多義性的。由于這樣的多義性,使得當前只考慮單一語義的學習框架難以取得良好的效果。多示例多標簽學習解決的是真實世界中對象多義性問題的一種學習框架,真實世界中的對象可以很容易采用多示例多標簽學習來進行建模,多示例多標簽學習也成為近年來新的研究熱點。在海量的數(shù)據(jù)中,僅有少量的數(shù)據(jù)是具有標簽和描述的,面對少量有標簽數(shù)據(jù)和大量無標簽數(shù)據(jù),主動學習能夠在分類器學習的過程中,根據(jù)一定的選擇策略,迭代主動地選擇對分類器性能改善最大的樣本進行標注,并置入訓練集中進行學習,從而有效地提高了樣本訓練的效率。在同等條件下,使用更少的有標簽樣本,達到更高的分類精度,改善分類器的性能。本文首次把主動學習應用到多示例多標簽學習框架上,提出了多示例多標簽主動學習框架。本文首先介紹了相關的學習算法,以及研究了多示例多標簽學習的退化策略和主動學習的樣本選擇算法。然后結(jié)合多示例多標簽學習的特點,把多示例多標簽學習退化到多個單標簽的多示例學習。針對多個分類器,我們利用標注樣本和未標注樣本的信息,提出一種衡量分類器的評價標準——分類器可信度(classifier confidence)。根據(jù)多示例單標簽學習的特點,我們把主動學習應用到其中,并引入兩種不同級別的多示例學習算法作為我們的分類器模型,提出了兩種分類距離——標簽最小分類距離(label nrinimum distance)和標簽平均分類距離(label average distance)。在此基礎上,我們設計了四種不同的主動學習樣本選擇策略算法。最后,我們將模型應用到自然場景圖像分類和文本分類中,實驗結(jié)果表明,本文提出的方法與一般的樣本隨機選擇策略對比,在訓練樣本相同的情況下,本文提出的方法在各項評價指標中能夠獲得更好的分類性能。
【關鍵詞】：主動學習 多示例多標簽學習 自然場景分類 分本分類
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP181
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 多示例多標簽學習研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 主動學習研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容14
• 1.4 論文組織架構14-16
• 第二章 多示例多標簽學習16-27
• 2.1 單示例單標簽學習16
• 2.2 單示例多標簽學習16-19
• 2.2.1 單示例多標簽學習算法16-17
• 2.2.2 單示例多標簽學習的變換策略17-19
• 2.3 多示例單標簽學習19-21
• 2.3.1 多示例單標簽學習算法19-20
• 2.3.2 多示例單標簽學習算法的描述20-21
• 2.4 多示例多標簽學習21-26
• 2.4.1 多示例多標簽學習算法21-22
• 2.4.2 多示例多標簽學習算法的描述22-23
• 2.4.3 多示例多標簽學習的退化策略23-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 主動學習算法27-32
• 3.1 主動學習27-30
• 3.1.1 主動學習算法27-29
• 3.1.2 主動學習算法的描述29-30
• 3.2 主動學習選擇策略30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于主動學習的多示例多標簽學習算法32-45
• 4.1 問題描述和符號定義32
• 4.2 兩種不同級別的多示例學習算法32-38
• 4.2.1 示例級別的多示例學習算法32-35
• 4.2.2 包級別的多示例學習算法35-38
• 4.3 分類器可信度38-39
• 4.4 基于主動學習的多示例多標簽學習算法39-44
• 4.4.1 基于示例選擇的標簽最小分類距離主動學習算法39-41
• 4.4.2 基于包中心的標簽最小分類距離主動學習算法41-42
• 4.4.3 基于標簽平均分類距離的主動學習算法42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第五章 實驗結(jié)果與分析45-56
• 5.1 數(shù)據(jù)集45-46
• 5.2 分類器評價指標46-47
• 5.3 實驗結(jié)果與分析47-55
• 5.3.1 實驗流程設計47-48
• 5.3.2 實驗結(jié)果與分析48-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 總結(jié)和展望56-58
• 參考文獻58-63
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文63-65
• 致謝65

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本文編號：397913