亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Discriminative Regression With Adaptive Graph Diffusion

判别式 人工智能 嵌入 模式识别(心理学) 图形 计算机科学 图嵌入 回归 变换矩阵 期限(时间) 转化(遗传学) 机器学习 数学 理论计算机科学 基因 统计 物理 经典力学 量子力学 生物化学 运动学 化学
作者
Jiangtao Wen,Shijie Deng,Bob Zhang,Zheng Zhang,Bob Zhang,Zhao Zhang,Yong Xu
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (2): 1797-1809 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3185408
摘要

In this article, we propose a new linear regression (LR)-based multiclass classification method, called discriminative regression with adaptive graph diffusion (DRAGD). Different from existing graph embedding-based LR methods, DRAGD introduces a new graph learning and embedding term, which explores the high-order structure information between four tuples, rather than conventional sample pairs to learn an intrinsic graph. Moreover, DRAGD provides a new way to simultaneously capture the local geometric structure and representation structure of data in one term. To enhance the discriminability of the transformation matrix, a retargeted learning approach is introduced. As a result of combining the above-mentioned techniques, DRAGD can flexibly explore more unsupervised information underlying the data and the label information to obtain the most discriminative transformation matrix for multiclass classification tasks. Experimental results on six well-known real-world databases and a synthetic database demonstrate that DRAGD is superior to the state-of-the-art LR methods.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
9秒前
lijiawei发布了新的文献求助10
11秒前
Criminology34发布了新的文献求助50
13秒前
睡觉补充能量完成签到,获得积分10
13秒前
fengfenghao完成签到,获得积分10
19秒前
小凯完成签到 ,获得积分10
22秒前
jueshadi完成签到 ,获得积分10
22秒前
朵朵完成签到,获得积分10
24秒前
29秒前
33秒前
dong发布了新的文献求助10
34秒前
36秒前
36秒前
36秒前
aaaaal发布了新的文献求助10
38秒前
40秒前
annaanna完成签到 ,获得积分10
42秒前
Criminology34发布了新的文献求助50
44秒前
ccc完成签到 ,获得积分10
44秒前
46秒前
YY发布了新的文献求助10
46秒前
Gin发布了新的文献求助10
49秒前
aaaaal完成签到,获得积分10
49秒前
Becky完成签到 ,获得积分10
52秒前
53秒前
杨北风完成签到 ,获得积分20
53秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
54秒前
55秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
55秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
55秒前
55秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
55秒前
ye发布了新的文献求助20
58秒前
59秒前
1分钟前
Abu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
By R. Scott Kretchmar - Practical Philosophy of Sport and Physical Activity - 2nd (second) Edition: 2nd (second) Edition 666
Electrochemistry: Volume 17 600
Physical Chemistry: How Chemistry Works 500
SOLUTIONS Adhesive restoration techniques restorative and integrated surgical procedures 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4944655
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4209521
关于积分的说明 13085355
捐赠科研通 3989302
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2184055
邀请新用户注册赠送积分活动 1199418
关于科研通互助平台的介绍 1112457