近日,，煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院劉驚雷教授團(tuán)隊(duì)在國(guó)際著名期刊Expert Systems with Applications和Information Sciences上發(fā)表研究論文“Noise-tolerant clustering via joint doubly stochastic matrix regularization and dual sparse coding”和“Noise-aware clustering based on maximum correntropy criterion and adaptive graph regularization”,。Expert Systems with Applications和Information Sciences雜志都是中科院一區(qū)Top期刊,。兩篇論文的通訊作者均為我校劉驚雷教授。
基于相關(guān)熵的噪音感知處理方法圖
兩篇論文關(guān)注的是在噪聲環(huán)境下,，特別是在非高斯噪聲環(huán)境下，如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率的問(wèn)題,。前者論文通過(guò)構(gòu)造一個(gè)雙隨機(jī)矩陣表達(dá)的動(dòng)態(tài)圖來(lái)逼近真實(shí)的圖數(shù)據(jù),，并通過(guò)雙稀疏編碼，即通過(guò)潛在空間坐標(biāo)的稀疏和該坐標(biāo)下系數(shù)的稀疏來(lái)有效去除噪音,；后者論文主要是通過(guò)矩陣加法模型剝離出干凈數(shù)據(jù)和噪音數(shù)據(jù),，然后在真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行相關(guān)熵調(diào)節(jié)來(lái)抑制非高斯噪聲，同時(shí)利用干凈數(shù)據(jù)的上下文近鄰來(lái)獲取圖的真實(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),，從而提高了機(jī)器學(xué)習(xí)的精度,。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119814
https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.01.024
來(lái)稿時(shí)間：3月14日 審核：曲世金 責(zé)任編輯：徐揚(yáng)
