izpis_h1_title_alt

Positive unlabeled learning with tensor networks
ID Žunkovič, Bojan (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,16 MB)
MD5: 847FB0466DD1A59F005FDD7C792AF758
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231223006793 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Positive unlabeled learning is a binary classification problem with positive and unlabeled data. It is common in domains where negative labels are costly or impossible to obtain, e.g., medicine and personalized advertising. Most approaches to positive unlabeled learning apply to specific data types (e.g., images, categorical data) and can not generate new positive and negative samples. This work introduces a feature-space distance-based tensor network approach to the positive unlabeled learning problem. The presented method is not domain specific and significantly improves the state-of-the-art results on the MNIST image and 15 categorical/mixed datasets. The trained tensor network model is also a generative model and enables the generation of new positive and negative instances.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:positive unlabeled learning, tensor networks, matrix product states
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2023
Št. strani:11 str.
Številčenje:Vol. 552, art. 126556
PID:20.500.12556/RUL-153064 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004
ISSN pri članku:0925-2312
DOI:10.1016/j.neucom.2023.126556 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:177078019 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:15.12.2023
Število ogledov:410
Število prenosov:23
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Neurocomputing
Skrajšan naslov:Neurocomputing
Založnik:Elsevier
ISSN:0925-2312
COBISS.SI-ID:172315 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:pozitivno neoznačeno učenje, tenzorske mreže, matrično produktni nastavek

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J1-2480
Naslov:Tenzorske mreže kot povezava med klasičnim in kvantnim strojnim učenjem

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj