دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یادگیری شباهت آنلاین برای داده های بزرگ با Overfitting - 2018
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Online Similarity Learning for Big Data with Overfitting Online Similarity Learning for Big Data with Overfitting
    Online Similarity Learning for Big Data with Overfitting

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Online Similarity Learning for Big Data with Overfitting


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یادگیری شباهت آنلاین برای داده های بزرگ با Overfitting


    منبع:

    IEEE - IEEE TRANSACTIONS ON BIG DATA, VOL: 4, NO: 1, JANUARY-MARCH 2018


    نویسنده:

    Yang Cong،Ji Liu, Baojie Fan, Peng Zeng , Haibin Yu, and Jiebo Luo,


    چکیده انگلیسی:

    In this paper, we propose a general model to address the overfitting problem in online similarity learning for big data, which is generally generated by two kinds of redundancies: 1) feature redundancy, that is there exists redundant (irrelevant) features in the training data; 2) rank redundancy, that is non-redundant (or relevant) features lie in a low rank space. To overcome these, our model is designed to obtain a simple and robust metric matrix through detecting the redundant rows and columns in the metric matrix and constraining the remaining matrix to a low rank space. To reduce feature redundancy, we employ the group sparsity regularization, i.e., the ‘2;1 norm, to encourage a sparse feature set. To address rank redundancy, we adopt the low rank regularization, the max norm, instead of calculating the SVD as in traditional models using the nuclear norm. Therefore, our model can not only generate a low rank metric matrix to avoid overfitting, but also achieves feature selection simultaneously. For model optimization, an online algorithm based on the stochastic proximal method is derived to solve this problem efficiently with the complexity of Oðd2Þ. To validate the effectiveness and efficiency of our algorithms, we apply our model to online scene categorization and synthesized data and conduct experiments on various benchmark datasets with comparisons to several state-of-the-art methods. Our model is as efficient as the fastest online similarity learning model OASIS, while performing generally as well as the accurate model OMLLR. Moreover, our model can exclude irrelevant / redundant feature dimension simultaneously.
    Index Terms: Online learning, similarity learning, low rank, sparse representation, feature selection, overfitting, redundancy, big data


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12
    حجم فایل: 659 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 885 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 885 :::::::: افراد آنلاین: 71