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| 基于平移不变核的异构迁移学习 | |
| 引用本文： | 关增达,程立,朱廷劭.基于平移不变核的异构迁移学习[J].中国科学院研究生院学报,2015(1):121-126. |
| 作者姓名： | 关增达 程立 朱廷劭 |
| 作者单位： | 中国科学院大学计算机与控制学院;新加坡科技研究局生物信息研究所;新加坡国立大学计算机学院;中国科学院心理研究所 |
| 摘 要： | 提出一种新的异构迁移学习方法.利用与目标数据集相关的异构特征数据集.通过把目标集和异构集的数据使用平移不变核(欧式距离核和径向基函数核),映射到一个新的再生核希尔伯特空间上.在新空间中2个数据集的特征相同,特征维度相等,分布接近,且保持数据的拓扑性质不变.实验证明,该方法特别是基于欧式距离核的方法取得了较好的效果,在目标训练集的标注数据较少时,有大于5%甚至超过10%的精度提高. |
| 关 键 词： | 异构迁移学习 平移不变核 RKHS |
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