基于迁移学习的贝叶斯网络参数学习方法

王姝; 关展旭; 王晶; 孙晓辉

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基于迁移学习的贝叶斯网络参数学习方法

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针对贝叶斯网络参数迁移过程中对源域及目标域限定条件较多等问题,在考虑源域-目标域多种信息形式的情况下,提出一种基于贝叶斯网络参数迁移学习的统一框架.该方法综合考虑了源域结构和数据量在迁移中的作用,在结构相似性的基础上,探讨了备选源域数据量对参数迁移的影响.在迁移过程中引入与目标域数据相关的平衡系数.通过平衡系数将目标域数据与迁移过程联系起来,实现平衡系数的自动调节.Asia网络验证了本文方法的准确性.

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来源
《东北大学学报：自然科学版》 |2021年第4期|509-515|共7页
作者
王姝; 关展旭; 王晶; 孙晓辉;
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作者单位

东北大学信息科学与工程学院;

辽宁沈阳110819;

大连天籁安全风险管理技术有限公司;

辽宁大连116021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;自动推理、机器学习;
关键词
贝叶斯网络; 参数学习; 迁移学习; 结构相似性; 平衡系数;

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