科研进展

东北大学赵宇海教授团队最新研究成果被人工智能领域顶级期刊TPAMI录用

作者: 赵宇海 编辑: 李家祥 张广宏 更新日期: 2024-03-27

近日,东北大学计算机科学与工程学院赵宇海教授团队在多图多标签学习领域的最新研究成果“Robust Multi-graph Multi-label Learning with Dual-granularity Labeling”被人工智能领域顶级学术期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(简称TPAMI)长文录用。

TPAMI被公认为人工智能领域的顶级国际期刊,是CCF(中国计算机学会)推荐的A类期刊,影响因子为24.314。论文的第一作者为团队成员王业江博士,研究成果由东北大学与新加坡理工大学、悉尼科技大学的研究人员共同完成。论文创新性地提出了一种双粒度的多图多标签学习方法,利用图包表示,对目标进行有效的分类。与以往方法不同,该方法在学习过程中能够有效处理噪声标签,通过引入流形约束和阈值排名损失目标,保留数据内部的局部关系并减少汉明损失,具有同时预测目标的粗(包)和细(包中的图)两种不同级别粒度标签的能力。大量实验表明,该方法在处理标签噪声方面表现出卓越的性能,为多标签学习领域的发展提供了具有创新性和实际应用价值的贡献。

这一研究成果的取得标志着东北大学计算机科学与工程学院在人工智能领域取得了重要进展,研究水平和能力受到了国内外同行的广泛认可,有效的提升了学院在相关领域的学术影响力和贡献度。

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