一类分类的最小方差嵌入深度核正则化最小二乘法及其在生物医学数据中的应用。
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: 对于多类分类任务,深度内核学习已经得到了很好的探索; 然而,对于一类分类 (OCC) 所做的工作相对较少。OCC 只需要一个类的样本来训练模型。最近,为 OCC 任务开发了基于内核正则化最小二乘 (KRL) 方法的深层体系结构。本文通过在该体系结构中嵌入最小方差信息,介绍了该方法的一种新的扩展。这种嵌入通过降低类内方差来提高分类器的泛化能力。与传统的深度学习方法不同,该方法可以有效地处理小尺寸数据集。我们在 18 个基准数据集 (13 个生物医学和 5 个其他数据集) 上进行了一组全面的实验,以证明所提出的分类器的性能。我们将结果与 16 个最先进的一类分类器进行比较。此外,我们还测试了 2 个真实世界生物医学数据集的方法,即; 从结构磁共振成像数据中检测阿尔茨海默病和从组织病理学图像中检测乳腺癌。与各种生物医学基准数据集的现有最先进方法相比,所提出的方法具有超过 5% 的 F1 评分。这使得它在可用数据量相对较少的生物医学领域的应用是可行的。
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NEURAL NETWORKS
NEURAL NETWORKS
最新影响因子:9.657 | 期刊ISSN:0893-6080 | CiteScore:7.56 |
出版周期:Monthly | 是否OA:YES | 出版年份:1988 |
期刊官方网址:http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/841/description
自引率:9.60% | 研究方向:工程技术-计算机:人工智能 |
出版地区:ENGLAND |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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NEURAL NETWORKS 期刊简介
英文简介:
Neural Networks is an international journal appearing nine times each year that publishes original research and review articles concerned with the modelling of brain and behavioral processes and the application of these models to computer and related technologies. Models aimed at the explanation and prediction of biological data and models aimed at the solution of technological problems are both solicited, as are mathematical and computational analyses of both types of models. Neural Networks serves as a central, interdisciplinary publication for all researchers in the field and its editors represent a range of fields including psychology, neurobiology, mathematics, physics, computer science, and engineering.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
《神经网络》是一份国际期刊,每年出版九期,发表有关大脑和行为过程建模以及将这些模型应用于计算机和相关技术的原创研究和评论文章。同时也征求旨在解释和预测生物数据的模型和旨在解决技术问题的模型,以及这两种模型的数学和计算分析。神经网络是该领域所有研究人员的一种中心的、跨学科的出版物,其编辑代表了包括心理学、神经生物学、数学、物理、计算机科学和工程学在内的一系列领域。
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