【摘 要】
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零次学习是计算机识别中的一个重要研究领域,具有广阔的应用前景和潜力。零次学习致力于从已知数据中提取有效特征,以用于对未知数据进行分类或识别。自动编码机将原空间特征
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零次学习是计算机识别中的一个重要研究领域,具有广阔的应用前景和潜力。零次学习致力于从已知数据中提取有效特征,以用于对未知数据进行分类或识别。自动编码机将原空间特征转化为编码空间特征,并允许逆向变换,可以一定程度保留原始特征空间的分布。在传统自动编码机的定义上加入限制,使其编码层可以兼容语义特征,使编码过程无需迭代求解。论文分别通过加入正则项降低模型的过拟合性,以及通过核函数进行改进的两种思路入手,使最终效果得到了提升。实验结果达到了目前先进水平。
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