【摘 要】
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当训练数据和测试数据来自不同的领域或任务以至于训练数据和测试数据的分布不相同时,需要进行知识的迁移.本文提出一种基于实例KMM匹配的参数迁移学习方法.利用KMM算法估计
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,国家安全生产监督管理总局
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当训练数据和测试数据来自不同的领域或任务以至于训练数据和测试数据的分布不相同时,需要进行知识的迁移.本文提出一种基于实例KMM匹配的参数迁移学习方法.利用KMM算法估计每个源领域实例的权重,再利用得到的权重,把这些实例应用到基于参数的迁移学习方法中.把该迁移学习算法应用到无线网络定位问题中时,该方法的定位准确度要高于单独从实例或是从参数出发的迁移学习方法.
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