Joint Label Prediction based Semi-Supervised Adaptive Concept Factorization for Robust Data Representation
Constrained Concept Factorization (CCF) yields the enhanced representation ability over CF by incorporating label information as additional constraints, but it cannot classify and group unlabeled data appropriately. Minimizing the difference between the original data and its reconstruction directly...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Zhang, Zhao |
---|---|
Đồng tác giả: | Zhang, Yan |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | English |
Thông tin xuất bản: |
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9749 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Adaptive Safe Semi-Supervised Extreme Machine Learning
Thông tin tác giả:: Ma, J.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Joint Label Prediction based Semi-Supervised Adaptive Concept Factorization for Robust Data Representation
Thông tin tác giả:: Zhang, Zhao
Thông tin xuất bản: (2020) -
Classification under label noise based on outdated maps
Thông tin tác giả:: Maas, A.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Supervised and Semi-Supervised Multi-View Canonical Correlation Analysis Ensemble for Heterogeneous Domain Adaptation in Remoe Sensing Image Classification
Thông tin tác giả:: Samat, A.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Supervision,concepts and skill-building,Ninth edition
Thông tin tác giả:: Certo, Samuel C