PSYCH OpenIR  > 社会与工程心理学研究室
基于平移不变核的异构迁移学习
其他题名Heterogeneous transfer learning based on translation invariant kernels
关增达1; 程立2,3; 朱廷劭4
通讯作者邮箱tszhu@psych.ac.cn
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
学科领域教育心理学
2015
语种中文
发表期刊中国科学院大学学报
卷号32期号:1页码:121-126
期刊论文类型期刊论文
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:5340392
引用统计
被引频次:1[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/14653
专题社会与工程心理学研究室
通讯作者朱廷劭
作者单位1.中国科学院大学计算机与控制学院
2.新加坡科技研究局生物信息研究所
3.新加坡国立大学计算机学院
4.中国科学院心理研究所
通讯作者单位中国科学院心理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
关增达,程立,朱廷劭. 基于平移不变核的异构迁移学习[J]. 中国科学院大学学报,2015,32(1):121-126.
APA 关增达,程立,&朱廷劭.(2015).基于平移不变核的异构迁移学习.中国科学院大学学报,32(1),121-126.
MLA 关增达,et al."基于平移不变核的异构迁移学习".中国科学院大学学报 32.1(2015):121-126.
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基于平移不变核的异构迁移学习_关增达.p(386KB)期刊论文作者接受稿限制开放CC BY-NC-SA请求全文
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