TY -的A2 - Chen Miaochao盟歌,魏盟——胡,广盟——欧阳Liuqing盟——朱Zhenjie PY - 2021 DA - 2021/10/19 TI - Semisupervised协会学习基于稀疏表示的偏微分方程图像类属性SP - 4784411六世- 2021 AB - Semisupervised学习是一个地址的想法如何使用大量的标记样本和有限数量的标记样本一起学习决策知识。在本文中,我们提出一个多任务多视图semisupervised学习模型基于随机偏微分方程领域和希尔伯特独立标准图像属属性概率模型,即。、共享的语义。在类似影像属属性的框架模型中,来自不同数据源的数据生成的共享隐藏空间表示。与传统模式不同,本文利用希尔伯特独立标准记下隐藏的共享关系表达式。与此同时,利用标签在标签空间之间的相关性,本文采用随机偏微分方程领域题写的之间的相关性不同的标签标签空间和隐藏功能之间的相关性和标签。使用变分采用算法,整个生殖过程模型可以推断。为了验证模型的有效性,两个人工数据集和三个真实的数据集进行测试,和实验结果验证了算法的有效性。一方面,它不仅提高了分类精度multiclassification问题和multilabel问题;也输出之间的协会之间的结构不同的标签和隐藏的特性和标签。SN - 1687 - 9120 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4784411 - 10.1155 / 2021/4784411摩根富林明数学物理的进步PB - Hindawi KW - ER