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摘要:多示例学习(Multi‑Instance Learning,MIL)的训练数据是由若干个未带标记的示例组成的带标记的包,基于嵌入的方法,通过将包嵌入成单向量来解决包表示问题,然而大部分现有方法忽略了示例与包的联系,难以保证所选示例的代表性. 同时,单角度的嵌入方法无法有效地提取正、负包的差异信(剩余2549字)
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多示例学习的簇频繁性分析及双角度融合嵌入
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