检索结果-南通市图书馆

智能系统学报 2023年第2期18卷 270-281页

作者：孙乐王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

成对约束传播(pairwise constraint propagation, PCP)通常研究的是在初始给定精确的成对约束基础上通过传播学习来增加成对约束的数量,从而给机器学习任务提供较多的监督信息。可是,在现实场景中,有时还有一些不精确的成对约束,因此,... 详细信息

成对约束传播(pairwise constraint propagation, PCP)通常研究的是在初始给定精确的成对约束基础上通过传播学习来增加成对约束的数量,从而给机器学习任务提供较多的监督信息。可是,在现实场景中,有时还有一些不精确的成对约束,因此,如何利用这些不精确的成对约束来提高成对约束传播学习的效果是一个有待解决的问题。针对这一问题,本文提出了一种不确定成对约束的传播方法。主要思想是用两个矩阵分别表示必须链接和不能链接的可能性,两种可能性之间形成对抗,同时两种成对约束之间也存在对抗关系,两类对抗相结合形成一种双对抗结构,作用于必须链接和不能链接的传播过程,使二者的对抗强度在竞争中趋于最小化。我们将该方法称为不确定成对约束传播(uncertain pairwise constraint propagation, UPCP)。在多个数据集上的实验结果表明,不确定成对约束的传播效果不超过但近似于理想化传播效果,在增强现实应用性的同时尽可能地保证了传播精度。

关键词：不确定成对约束双对抗关系流形正则化成对约束传播约束可能性 k近邻可区分性弱监督

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