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期刊论文
领域适应学习算法研究与展望
领域适应学习算法研究与展望
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wxcplayer
【摘 要】
:
领域适应学习旨在利用源领域中带标签的样本来解决目标领域的学习问题,其关键在于如何最大化地减小领域间的分布差异,有效解决领域间数据分布的变化.对当前领域适应学习算法
【作 者】
:
孟娟
胡谷雨
潘志松
周宇欢
【机 构】
:
解放军理工大学指挥信息系统学院
【出 处】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2015年10期
【关键词】
:
领域适应学习
最大均值差
实例加权
特征映射
Domain adaptation learning
Maximum mean discrepancy
Ins
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领域适应学习旨在利用源领域中带标签的样本来解决目标领域的学习问题,其关键在于如何最大化地减小领域间的分布差异,有效解决领域间数据分布的变化.对当前领域适应学习算法进行了归纳和分类,总结了每类算法的特点,分析了5个相关典型算法并比较了其性能.最后指出了领域适应学习值得进一步探索的方向.
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