基于稀疏字典表示的无监督域适应学习算法

王赛男; 郑雄风

首页> 中文期刊> 《计算机应用与软件》 >基于稀疏字典表示的无监督域适应学习算法

基于稀疏字典表示的无监督域适应学习算法

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

现有迁移学习方法通常仅关注如何减小源域和目标域之间的分布差异,忽略了源域和目标域样本自身的偏差。为此提出一种基于稀疏字典表示的无监督域适应学习方法(SRDA)。利用字典学习重构源域和目标域的样本,学习源域和目标域的字典及样本的稀疏表示,在其稀疏表示空间添加约束,使目标域可以在稀疏表示空间和源域共享同一个分类器,通过在源域稀疏表示空间学习的分类器对目标域进行分类,完成目标域分类任务,实现域适应学习。实验结果表明,所提出的SRDA算法能够有效完成源域与目标域间的知识迁移,且性能优于传统基于特征迁移的域适应方法。

著录项

来源
《计算机应用与软件》 |2023年第7期|311-318|共8页
作者
王赛男; 郑雄风;
展开▼
作者单位

江苏联合职业技术学院南京工程分院;

南京邮电大学计算机学院;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
迁移学习; 域适应; 无监督学习; 稀疏表示;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 字典学习和稀疏表示的无监督语音增强算法 [J] . 李轶南 ,贾冲 ,张立伟 . 计算机应用 . 2014,第z1期
2. 基于多源域领域适应字典学习和稀疏表示的脑电情感识别方法 [J] . 袁凯烽 ,侯璐 ,黄永锋 . 南京信息工程大学学报:自然科学版 . 2023,第期
3. 参数字典稀疏表示的完全无监督域适应 [J] . 余欢欢 ,陈松灿 . 计算机科学与探索 . 2019,第5期
4. 基于监督字典学习的核稀疏表示的目标识别算法 [J] . 孙大为 ,王仕成 ,杨东方 . 中国惯性技术学报 . 2018,第3期
5. 无监督域适应的表示学习算法 [J] . 许亚雲 ,严华 . 哈尔滨工业大学学报 . 2021,第2期
6. 基于字典学习和稀疏表示的地震数据超分辨率 [C] . 厍斌 ,胡光岷 ,蔡涵鹏 . 2018勘探地球物理学研究进展学术研讨会 . 2018
7. 图像压缩传感中基于变换域和字典学习的稀疏表示研究 [A] . 张梅香 . 2012

基于稀疏字典表示的无监督域适应学习算法

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅