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综合馆
基于语义自动编码机的零次学习研究?
  • 摘要

    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.

  • 作者

    王阳  王琼  陆建峰  WANG Yang  WANG Qiong  LU Jianfeng 

  • 作者单位

    南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094

  • 刊期

    2019年10期 ISTIC

  • 关键词

    零次学习  自动编码机  语义特征  神经网络  核函数  Zero-Shot Learning  auto-encoder  semantic  neural network  kernel 

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3.83.188.254