基于局部邻域重构的跨网络关联
【图文】:
多核学习最初是为了控制可能的核标准的搜索空间容量来实现良好的泛化,但己经被广逡逑泛用于涉及多视角数据的问题上.这是因为多核学习里面的核本身与不同的视角有关,可以逡逑恰当的组合核来提高学习表现.图2.2是多核学习的框架图.逡逑7逡逑
角数据实现有效的处理.不同于经典的子空间学习将数据从一个高维原始特征空间映射到一逡逑个低维子空间,,基于子空间的多视角学习试图从多个高维原始特征空间发现一个统一的低维逡逑子空间,从而获得蕴含多视角信息的统一特征表达,如图2.3基于子空间的多视角学习不仅保逡逑留了子空间学习有效缓解维数灾难的特点,而且实现了对多视角数据的充分利用?逡逑空间xi邋a逡逑,士、v邋?逡逑-f逦a邋*邋?逡逑^ ̄??逡逑输入数据逦 ̄邋'd邋>:逡逑空间XM逡逑图2.3:
【学位授予单位】:湘潭大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP393.03
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本文编号:2609145
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