【摘 要】
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多源迁移学习提取了多个相似领域之间有用信息,提高了学习效率,但存在计算核矩阵的空间和时间复杂度较高的问题.提出了一种多源迁移学习方法,该方法基于结构风险最小框架理论
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南大学理学院
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多源迁移学习提取了多个相似领域之间有用信息,提高了学习效率,但存在计算核矩阵的空间和时间复杂度较高的问题.提出了一种多源迁移学习方法,该方法基于结构风险最小框架理论,以共同决策方向矢量为基准,将多个相似领域的决策方向矢量嵌入到支持向量机的训练过程中,提高了目标领域分类器的分类性能.并结合核心向量机理论提出了共同决策方向矢量核心向量机,实现对大样本数据集的快速分类学习.模拟和真实数据集实验表明了所提算法的有效性.
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