一种基于深度学习算法的企业行业二级行业多标签分类器.pdf

基于主动学习的多标签多示例SVM分类器.ppt 研究背景多示例学习算法的不足解决了视觉数据歧义性问题，但局限于单语义概念学习上。多示例学习简单地把标注任务分解为独立地单概念标注，然后独一完成，忽略了标签的联系。（标签与标签具有模糊性） MIML学习 instance3 tree elephant lion Image Features Representation label instance2 instance4 instance1 instance5 MIML学习在MIML学习框架下，一个对象被表示为多个示例组成的包，并且关联多个标签；真实世界的对象更容易采用多示例多标签学习框架来建模；传统的监督学习、多示例学习以及多标签学习

2017-08-18 约1.66千字 16页立即下载

基于深度学习的多标签图像分类算法研究.pdf 摘要 多标签图像分类是一种图像分类任务，是指为输入的图像标记多个预先定义好 的标签。在多标签图像分类任务中，每个图像可能包含一个或多个标签，因此需要准确地识别图像中多个对象。多标签图像分类算法包括传统的机器学习方法、深度学习 方法以及两者的混合方法。尽管大多数研究者致力于研究标签之间的相关性，但在实际应用中仍然存在标签相关性不够紧密、误判等问题。因此，设计一个高效稳定且识别精度高的多标签图像分类模型显得尤为重要。本文主要内容如下：（1）针对标签相关性问题、图卷积网络

2025-03-21 约8.86万字 58页立即下载

一种联邦多任务学习中基于特征提取-子任务分类器的数据标签分类方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882245 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210438889.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-15 约2.25万字 17页立即下载

基于算法的分类器设计.docx 基于算法的分类器设计 分类器是机器学习的一种常见算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。基于算法的分类器设计是指在选择和设计分类器算法时，通过评估算法的效果和性能，选择最合适的算法用于解决特定的分类问题。在基于算法的分类器设计中，首先需要选择适用的分类算法。常见的分类算法包括： 1.朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。具有学习和预测效率高的特点。 2.决策树分类器：通过在样本特征上设置分裂点，递归地划分数据集，构建一棵树形结构，用于对新样本进行分类。具有易于理解和解释、可处理混合类型特征的优点。 3.支持向量机（SVM）：寻

2023-12-28 约1.4千字 3页立即下载

基于算法的分类器设计.docx 基于算法的分类器设计 基于算法的分类器设计是机器学习中的重要任务之一，它可以根据给定的数据集将样本分为不同的类别。在设计分类器时，我们通常需要选择合适的算法和特征表示来实现高性能的分类器。首先，最常用的分类算法之一是朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，它在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中广泛使用。这个算法可以通过计算条件概率来预测一个样本属于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。另一个常用的分类算法是决策树分类器。决策树分类器基于对属性值的递归划分，它可以生成一棵树形模型，每个内部节点表示一个属性测试，每个叶子节点表示一个类别。决策树分类器

2023-12-23 约1.07千字 2页立即下载

一种基于级联分类器攀爬行为检测识别算法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113343939 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110811464.0 (22)申请日 2021.07.19 (71)申请人安徽炬视科技有限公司地

2023-06-18 约8.7千字 8页立即下载

一种基于深度学习的音频多标签分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112559797 A (43)申请公布日 2021.03.26 (21)申请号 202011533089.X (22)申请日 2020.12.22 (71)申请人湖南大学地址 41

2023-06-01 约1.08万字 9页立即下载

一种基于深度学习算法实现水果分类识别的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882497 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210486150.2 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-15 约7.95千字 8页立即下载

一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法文学志.pdf 5 Vol.39 No.5 20115 ACTA ELECTRONICA SINICA May 2011 Haar AdaBoost 1,2,3 1,2 1,2,3

2017-08-09 约2.73万字 6页立即下载

一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器车辆识别算法.pdf

2017-06-30 约小于1千字 1页立即下载

基于标签嵌入和对抗学习的文本分类算法研究.docx 基于标签嵌入和对抗学习的文本分类算法研究一、引言随着互联网的迅猛发展，文本数据的处理与分析成为当前研究的重要领域。在众多的文本处理任务中，文本分类算法一直备受关注。标签嵌入技术及对抗学习策略的引入，为文本分类算法带来了新的研究思路。本文旨在探讨基于标签嵌入和对抗学习的文本分类算法的研究现状、方法及优势，以期为相关研究提供参考。二、文本分类算法研究现状目前，文本分类算法主要包括基于传统机器学习方法和基于深度学习方法两种。传统方法主要依赖特征工程和统计方法，如TF-IDF、词袋模型等。而深度学习方法则通过神经网络自动提取文本特征，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些方法

2025-02-21 约4.75千字 9页立即下载

基于深度学习的服装标签瑕疵检测算法研究.docx 基于深度学习的服装标签瑕疵检测算法研究一、引言随着电子商务和智能制造的快速发展，服装产业对产品质量的要求日益提高。其中，服装标签的瑕疵检测是确保产品质量的关键环节之一。传统的服装标签瑕疵检测主要依靠人工视觉检测，这种方式不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。因此，基于深度学习的服装标签瑕疵检测算法的研究具有重要意义。本文旨在研究并开发一种基于深度学习的服装标签瑕疵检测算法，以提高检测效率和准确性。二、相关工作近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，被广泛应用于各种检测任务中。在服装标签瑕疵检测方面，许多学者对深度学习算法进行了探索和研究。早期的研究主要基于传统的图像处理技术，

2025-03-17 约4.51千字 9页立即下载

基于深度学习的语音分类算法设计.docx PAGE PAGE41 基于深度学习的语音分类算法设计摘要对于人类来说，识别我们周围环境中的声音是很简单的事，而对于机器来说，却相当困难，如果计算机可以准确地识别出环境中的声音，它在许多领域中将会得到应用。而且音频研究领域的基础核心任务是语音文件的识别,同时也是目前热门的研究方向。而构建一个语音文件分类模型系统，存在着许多的困难，需要我们去克服。本次课题实验研究的理论目标为分析语音分类的难点问题并研究出解决难点的方法。本次课题实验的实践目标是构造出能够识别语音文件类别的模型。本论文通过学习深度学习和有关语音研究等领域的知识并融合前人的思想，最终搭建出了算法模型，该模型在

2024-12-26 约2.5万字 42页立即下载

基于深度学习的鱼类分类算法研究.pdf 35 1 Vol. 35 No． 1 第卷第期计算机应用与软件 2018 1 Computer Applications and Software Jan． 20 18 年月 基于深度学习的鱼类分类算法研

2019-03-12 约3.57万字 6页立即下载

基于深度学习的图像分类算法研究.docx 基于深度学习的图像分类算法研究 PAGE34 ADDINCNKISM.UserStyle基于深度学习的图像分类识别技术研究摘要图像分类是对图像信息进行处理，以达到区分不同类别的目的的一项分类任务。图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，也是其他图像应用领域的基础。卷积神经网络作为一种神经网络算法，是深入学习图像处理的一种应用。卷积神经网络的优点是可以直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这更接近于人脑视觉系统的处理方法。卷积神经网络的权值共享属性和汇聚层大大降低了网络训练所需的参数，简化了网络模型，提高了训练效率。近年来，它们已成为计算机视觉和人工智能领域较为活跃

2025-01-03 约2.09万字 34页立即下载