فایل ورد کامل یادگیری چندبرچسبی ترارسانیک از طریق انتشار مجموعه برچسب

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یادگیری چندبرچسبی ترارسانیک از طریق انتشار مجموعه برچسب،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۳ صفحه

۷- نتیجه گیری

در این مقاله، TRAM به عنوان یک روش طبقه بندی چند برچسبی انتقالی توسط انتقال مجموعه برچسب پیشنهاد شد. در ابتدا، یک کار به صورت مسئله بهینه سازی ارایه شده است که امکان استفاده از داده های بدون برچسب را برای دست یابی به مدل موثر برای تعیین برچسب های مناسب چند گانه به نمونه ها، فراهم می کند. ، یک الکوریتم کارامد دارای راه حل فرم بسته برای این مسئله بهینه سازی است. مطالعات ازمایشی در خصوص طیف وسیعی از کار های واقعی نشان می دهد که روش TRAM به طور موثر موجب افزایش عملکرد طبقه بندی چند برچسبی با استفاده از داده های بدون برچسب علاوه بر داده های با برچسب می شود.

عنوان انگلیسی:Transductive Multi-Label Learning via Label Set Propagation~~en~~

VII. CONCLUSION

In this paper, we propose TRAM, a transductive multi-label classification method by label set propagation. At first, we formulate the task as an optimization problem which is able to exploit unlabeled data to obtain an effective model for assigning appropriate multiple labels to instances. Then, we develop an efficient algorithm which has a closed-form solution for this optimization problem. Empirical studies on a broad range of real-world tasks demonstrate that our TRAM method can effectively boost the performance of multi-label classification by using unlabeled data in addition to labeled data.

$$en!!