弱监督多标记学习
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 多标记学习 | 第12-18页 |
| 1.3 弱监督学习 | 第18-19页 |
| 1.4 弱监督多标记学习 | 第19-22页 |
| 1.5 有待研究的问题 | 第22-23页 |
| 1.6 本文工作 | 第23-26页 |
| 第二章 有完整标记样本的WSML学习 | 第26-58页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 研究背景 | 第27-28页 |
| 2.3 本文工作 | 第28-30页 |
| 2.4 理论分析 | 第30-45页 |
| 2.5 实验验证 | 第45-54页 |
| 2.6 小结 | 第54-58页 |
| 第三章 无完整标记样本的WSML学习 | 第58-100页 |
| 3.1 引言 | 第58-60页 |
| 3.2 研究背景 | 第60-61页 |
| 3.3 本文工作 | 第61-67页 |
| 3.4 理论分析 | 第67-87页 |
| 3.5 实验验证 | 第87-96页 |
| 3.6 小结 | 第96-100页 |
| 第四章 顶端排序的WSML学习 | 第100-126页 |
| 4.1 引言 | 第100-101页 |
| 4.2 研究背景 | 第101-104页 |
| 4.3 本文工作 | 第104-112页 |
| 4.4 理论分析 | 第112-114页 |
| 4.5 实验验证 | 第114-124页 |
| 4.6 小结 | 第124-126页 |
| 第五章 实值输出的WSML学习 | 第126-140页 |
| 5.1 引言 | 第126-127页 |
| 5.2 研究背景 | 第127-128页 |
| 5.3 本文工作 | 第128-133页 |
| 5.4 理论分析 | 第133-135页 |
| 5.5 实验验证 | 第135-138页 |
| 5.6 小结 | 第138-140页 |
| 第六章 结束语 | 第140-144页 |
| 参考文献 | 第144-164页 |
| 致谢 | 第164-166页 |
| 附录A 攻读博士学位期间的学术成果和获奖情况 | 第166-168页 |
