基於成對約束的自適應半監督降維方法研究

基於成對約束的自適應半監督降維方法研究

《基於成對約束的自適應半監督降維方法研究》是依託華南理工大學,由韋佳擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

  • 中文名:基於成對約束的自適應半監督降維方法研究
  • 項目類別:青年科學基金項目
  • 項目負責人:韋佳
  • 依託單位:華南理工大學
項目摘要,結題摘要,

項目摘要

隨著高維數據的快速增長,降維在機器視覺、語音識別、自然語言處理、生物信息學等領域當中扮演著越來越重要的作用。本項目的研究對象為基於成對約束的半監督降維,其中領域知識是以成對約束的形式給出的,成對約束是邊信息的一種,可用來指示一對樣本是否屬於同一類別。然而,現有的基於成對約束的半監督降維方法,存在著兩個不可忽視的問題:其一,所有成對約束都被看成同等重要,忽視了不同成對約束所包含的信息量也可能不同的事實;其二,鄰域圖的構造是一個無監督的過程,忽視了成對約束對鄰域圖構造的指導作用。針對上述問題,本項目擬在自適應成對約束加權和自適應圖最佳化等方面展開研究,提出一種基於成對約束加權和圖最佳化的自適應半監督降維框架,並根據框架設計若干半監督降維方法,以此提升成對約束條件下對高維數據的學習能力。

結題摘要

隨著大數據時代高維數據的快速增長,降維技術在機器學習、人工智慧等領域中發揮的作用越來越大。針對基於成對約束的半監督降維方法中存在的問題,本項目在自適應成對約束加權和自適應圖最佳化等方面展開了研究,提出了一種基於成對約束加權與圖最佳化的自適應半監督降維框架,並根據該框架設計了若干半監督降維新方法,這些新方法在真實數據集上的實驗結果表明了其先進性。該課題的成功實施有利於提升在成對約束情況下對高維數據的學習能力,對填補相關領域研究的空白,具有重要的理論意義和套用價值。

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