【摘 要】
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针对面向弱匹配的跨媒异构迁移学习中存在的迁移学习性能不高的问题,提出了一种基于平衡异构距离的混合拉普拉斯特征映射的跨媒异构迁移学习方法.利用大量非成对数据和相对少
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院,上海第二工业大学工学部
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602004);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0013,KJ2017A011);安徽省自然科学基金(1908085MF188,1908085MF182);安徽省重点研究与开发计划项目(1804d08020309)
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针对面向弱匹配的跨媒异构迁移学习中存在的迁移学习性能不高的问题,提出了一种基于平衡异构距离的混合拉普拉斯特征映射的跨媒异构迁移学习方法.利用大量非成对数据和相对少量的成对数据蕴含的语义信息,获取不同媒体域原始特征空间到潜在公共特征空间的映射矩阵;并在跨媒异构迁移学习中,构建混合图拉普拉斯矩阵,不仅保持了同一域下样本间的流形结构,而且保持不同域下样本间的流形结构;提升训练获得的模型在跨媒异构目标域的分类预测性能.在2个公共数据集NUS-WIDE和LabelMe上进行实验,表明了在成对数据的基础上,利用大量非
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