【摘 要】
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当前的多核学习方法结合了不同核函数在对数据的物理特性表示上的能力,但在风格化数据集中不能充分利用样本中所隐含的风格信息。由此,提出应用于风格化数据的基于多核学习的
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61572236 (国家自然科学基金)
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当前的多核学习方法结合了不同核函数在对数据的物理特性表示上的能力,但在风格化数据集中不能充分利用样本中所隐含的风格信息。由此,提出应用于风格化数据的基于多核学习的风格正则化最小二乘支持向量机(MK-SRLSSVM)。算法利用风格转换矩阵表示包含在样本中的风格信息,并在目标函数中对其进行正则化处理,通过常用的交替优化方法对目标函数进行优化,在迭代过程中同步更新风格转换矩阵和分类器参数。为在预测过程中利用已学习的风格信息,在传统预测方法中增加了两种新的规则,在分类之前预先使用风格转换矩阵对样本风格进行标准化处
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