基于全局对抗负样本的图对比学习方法

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作者 岑科廷 沈华伟 +2 位作者 曹婍 徐冰冰 程学旗 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期65-73,85,共10页

图对比学习在无监督节点表示方面取得了巨大成功。该类模型旨在通过拉近同一节点对应的不同增强节点的表示(正样本),推远不同节点的表示(负样本)的方式为每个节点学习表示。其中负样本的选择是图对比学习的一个关键。现有的方法通过随... 图对比学习在无监督节点表示方面取得了巨大成功。该类模型旨在通过拉近同一节点对应的不同增强节点的表示(正样本),推远不同节点的表示(负样本)的方式为每个节点学习表示。其中负样本的选择是图对比学习的一个关键。现有的方法通过随机采样或者根据一些启发式的重要性度量标准为每个节点选择对应的负样本。然而上述方法并不能准确地找到对模型关键的负样本。同时,由于需要为每一个节点选取其对应的负样本,导致高昂的时间开销。为了解决上述问题,该文提出通过对抗学习的方式,为所有节点学习一个全局共享的关键的负样本。在多个基准数据集上的实验结果证明了该方法的效率和有效性。 展开更多

关键词 图表示学习 图对比学习 对抗负样本 全局负样本

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示例学习的广义扩张矩阵算法及其实现 被引量：11

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作者 赵美德 李星原 +1 位作者 洪家荣 陈彬 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第9期703-707,共5页

本文对扩张矩阵理论加以扩充，提出关于公式的扩张矩阵的概念，并据此实现一个广义扩张矩阵算法叫做ＡＥ９．本文还将ＡＥ９和ＡＱ（１５）应用于几个实际领域的学习问题，如睡眠状态的分类，手写数字识别等．结果都表明ＡＥ９比ＡＱ（... 本文对扩张矩阵理论加以扩充，提出关于公式的扩张矩阵的概念，并据此实现一个广义扩张矩阵算法叫做ＡＥ９．本文还将ＡＥ９和ＡＱ（１５）应用于几个实际领域的学习问题，如睡眠状态的分类，手写数字识别等．结果都表明ＡＥ９比ＡＱ（１５）分类精度更高． 展开更多

关键词 示例学习 知识获取 扩张矩阵

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示例学习的扩张图方法 被引量：3

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作者 郭茂祖 洪家荣 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期65-67,72,共4页

提出示例学习的一种几何理论，即扩张图方法。应用该方法求得了最优覆盖问题的近似解。该方法直观、清晰，并具有渐近式学习功能。

关键词 示例学习 扩张图 渐近式学习 机器学习 专家系统

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示例学习的最大复合问题及算法 被引量：9

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作者 陈彬 洪家荣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期139-144,共6页

本文证明了示例学习中的最大复合问题（ＭＧＣ）是ＮＰ难题，给出了求解最大复合问题的近似算法，并将此示例学习算法应用于手写数字识别．实验证明，基于最大复合的学习算法和ＡＱ１５相比，速度快、得到的公式少、匹配精度高．

关键词 示例学习 最大复合问题 NP难题 机器学习

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基于信息熵的扩张矩阵的启发式算法 被引量：2

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作者 钱国良 舒文豪 王亚东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第7期619-626,共8页

示例学习中传统的扩张矩阵理论和启发式算法是建立在正反例子集一致、没有噪音的基础上的．然而实际应用领域中的噪音数据，导致许多归纳能力很差的规则产生．本文提出从统计学的角度，对扩张矩阵理论的定义加以扩充，利用信息熵和拉普... 示例学习中传统的扩张矩阵理论和启发式算法是建立在正反例子集一致、没有噪音的基础上的．然而实际应用领域中的噪音数据，导致许多归纳能力很差的规则产生．本文提出从统计学的角度，对扩张矩阵理论的定义加以扩充，利用信息熵和拉普拉斯错误估计函数构造了扩张矩阵启发式算法ECA将该算法应用于几个实际领域的学习问题并与示例学习系统AES及AQ15等进行了比较．实验结果表明，ECA生成的规则简单，归纳能力强，较为有效地解换了实际应用中的噪音问题． 展开更多

关键词 示例学习 扩张矩阵 信息熵 机器学习 启发式算法

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基于粗糙集理论的示例学习研究 被引量：4

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作者 杭小树 熊范纶 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2002年第3期346-354,共9页

到目前为止 ,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究 .该文基于粗集理论研究示例学习问题 ,提出了粗集理论下的几个新概念 ,如 :必要选择子 ,核选择子集 ,约简选择子集和所产生复合的评价指标 :精确度、覆盖度和简单... 到目前为止 ,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究 .该文基于粗集理论研究示例学习问题 ,提出了粗集理论下的几个新概念 ,如 :必要选择子 ,核选择子集 ,约简选择子集和所产生复合的评价指标 :精确度、覆盖度和简单性 ,给出了扩张矩阵的粗糙集算法 ,并提出了基于覆盖度和简单性的遗传算法最优示例学习方法 . 展开更多

关键词 粗糙集 示例学习 扩张矩阵 遗传算法

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示例学习的扩张矩阵理论 被引量：31

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作者 洪家荣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1991年第6期401-410,共10页

本文提出示例学习的一种计算理论,扩张矩阵论.根据这个理论,示例学习中一些主要最优化问题被证明是NP难题,并给出这些难题的近似解法及下界的估计.

关键词 示例学习 扩张矩阵 机器学习

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示例学习与特征选择的规划模型方法 被引量：3

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作者 李敏强 寇纪淞 戴林 《系统工程学报》 CSCD 2000年第2期163-167,207,共6页

以扩张矩阵理论为基础 ,应用数学规划理论提出了一种规划模型求解方法 ,可以更好地实现概念学习和特征提取。与传统的启发式算法相比 ,采用遗传算法求解的规划模型可以找到多个全局最优解以及可行解。实例计算表明了该方法的有效性。

关键词 示例学习 扩张矩阵 知识获取 机器学习 特征选择

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多类有重叠问题的扩张矩阵算法 被引量：1

9

作者 石大明 舒文豪 徐睿峰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第9期989-995,共7页

示例学习是从某一概念的已给的正例集合和反例集合中归纳产生出描述所有正例并排除所有反例的该概念的一般规则，而扩张矩阵理论将寻找正例在反例背景下所满足的公式等价为在反例矩阵上找出一条生路．该文针对多类有重叠问题，改进了原... 示例学习是从某一概念的已给的正例集合和反例集合中归纳产生出描述所有正例并排除所有反例的该概念的一般规则，而扩张矩阵理论将寻找正例在反例背景下所满足的公式等价为在反例矩阵上找出一条生路．该文针对多类有重叠问题，改进了原有的扩张矩阵算法，引入了基于平均熵的最短公式近似解的启发式搜索，并利用势函数估计正、反例间重叠区域的概率密度函数，从而获得类间非线性判别界面．文章将此算法应用于手写汉字识别，通过分析比较。 展开更多

关键词 示例学习 扩张矩阵 算法 机器学习 专家系统

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示例学习扩张矩阵的粗糙计算(英文)

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作者 杭小树 熊范纶 戴洪华 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期225-234,253,共11页

为了获得高效率和更简洁的知识 ,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究 .该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题 ,并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念 .实验结果表明该方法是有效的 .提出了粗集理论下的... 为了获得高效率和更简洁的知识 ,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究 .该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题 ,并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念 .实验结果表明该方法是有效的 .提出了粗集理论下的几个新概念 ,如 :必要选择子 ,核选择子集 。 展开更多

关键词 粗糙计算 粗糙集理论 示例学习 扩展距阵 遗传算法 启发式算法 评价指标

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一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法

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作者 耿子林 权光日 叶风 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1997年第6期46-50,共5页

本文给出的扩张矩阵合并问题是ＮＰ困难问题的一种新的证明。由此得到了析取式最小问题是ＮＰ困难问题的新的证明。之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略。

关键词 NP困难问题 扩张矩阵 示例学习 人工智能

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最优概念获取的模型研究 被引量：2

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作者 陈国华 赵卫东 《系统工程理论方法应用》 2002年第2期153-156,162,共5页

特征选择是示例学习的关键 ,直接关系到获取的概念的优劣。基于扩张矩阵理论和粗集理论 ,将特征子集的选择问题转化为数学优化问题 ,提出了相应的优化模型。这种优化模型易于理解 ,采用现有的软件即可求解 ,克服了以前许多特征选择算法... 特征选择是示例学习的关键 ,直接关系到获取的概念的优劣。基于扩张矩阵理论和粗集理论 ,将特征子集的选择问题转化为数学优化问题 ,提出了相应的优化模型。这种优化模型易于理解 ,采用现有的软件即可求解 ,克服了以前许多特征选择算法的不足。 展开更多

关键词 最优概念获取 示例学习 特征选择 扩张矩阵理论 粗集理论 优化模型 机器学习

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