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题名一种半监督协同训练的正则化算法
被引量：4
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作者
王娇
罗四维
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机构
中央广播电视大学计算机科学与技术系
北京交通大学计算机应用研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第7期215-218,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60975078)资助
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文摘
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视图的协同学习过程中以函数一致性为约束条件,创新性地提出一种两个层次的正则化算法,同时使用函数的光滑性和一致性进行正则化。实验表明,该算法较仅使用光滑性或仅使用一致性的正则化方法在预测性能上有显著提高。
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关键词
人工智能
机器学习
半监督学习
多视图学习
正则化算法
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Keywords
Artificial intelligence, Machine learning, Semi-supervised learning, Multi-view learning, Regularization
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种针对多关系数据的半监督协同训练算法
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作者
王娇
罗四维
王立
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机构
中央广播电视大学计算机科学与技术系
北京交通大学计算机应用研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期536-539,共4页
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基金
国家自然基金项目(60975078)资助
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文摘
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。将图表示法引入协同训练,使用多个图结构表示多关系数据。在每个图上进行半监督学习,在多个图之间进行协同学习,使多个图上的学习器对数据的预测一致。创新性地提出一种针对多关系数据的半监督协同训练算法,并从概率角度分析学习过程。在真实数据集上的实验表明,提出的算法处理多关系数据时具有较好的性能。
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关键词
机器学习
半监督学习
协同训练
多关系数据
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Keywords
Machine learning； Semi-supervised learning； Co-training； Multi-relation data
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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