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多示例学习与多标记学习的研究的综述报告
多示例学习（MIL）和多标记学习（MLL）都是机器学习中常见的有监督学习任务。它们与传统的单标记学习（SL）不同之处在于，每个输入实例（如一张图片或一篇文章）都可以对应多个标记（如图片中的物体或文章的主题）。在本文中，我们将对这两种学习任务进行综述，并分析它们的应用领域和研究进展。
多示例学习是一种有监督学习任务，其中训练数据由多个示例组成，每个示例又由多个实例组成。换句话说，训练数据由一组被称为“袋子（bag）”的示例组成，每个袋子中包含多个标记相同或相关的实例。该任务用于解决训练数据中每个示例可能存在多个标记的情况。典型的示例包括音频，图像和文本数据。在音频领域，一个袋子可以是由多个说话人组成的例子，每个说话人有多个音频片段。在图像领域，一个袋子可以是由多幅图像组成的例子，每幅图像都含有多个物体。在文本领域，一个袋子可以是由多篇文章组成的例子，每篇文章中含有多个关键词。
与MIL相似，多标记学习也是一种有监督学习任务，但在该任务中每个示例只有一个，在标记上与MIL的方式相似。多标记学习用于解决训练数据中每个示例可能存在多个标记的情况，其中示例是单独标记的，但标记集合可以是任意大小。典型的示例包括图像，文本和语音数据。在这些领域中，一个示例可以拥有多个关键词，文本集合可以被归为各种新闻主题集合，图像中含有多个物体或人物，语音数据中含有多个分布式词汇。
在实际应用中，MIL和MLL在很多领域都有广泛的应用。例如，在计算机视觉中，MIL用于物体检测和图像分类，其中每个图像由多个物体组成。在自然语言处理中，MIL和MLL被用来做文本分类和信息检索，其中每个文档可能将属于多个主题或分类。此外，MIL和MLL还被广泛应用于生物信息学和化学领域，分析化学物质或基因与药物相互作用等。
在研究方面，MIL和MLL都有很多的进展。对于MIL，主要的研究方向包括模型设计和算法改进。常用的模型包括基于神经网络的方法，如多层感知机和卷积神经网络等。针对算法方面，一些研究将基本的MIL框架扩展到异构或嵌套数据上。
对于MLL，主要的研究方向包括特征提取和机器学习算法的改进。常用的特征提取方法包括词袋模型和词向量。针对算法方面，有研究探索了具有稀疏结构的复杂模型，例如张量分解和矩阵分解等。
总之，MIL和MLL都是机器学习中常见的有监督学习任务，可以用于解决训练数据中每个示例可能存在多个标记的情况。它们在图像分类，文本分类，生物信息学和化学等领域有广泛的应用，并且有许多的研究正在进行中。