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文献类型

  • 1 篇 期刊文献
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  • 2 篇 工学
    • 2 篇 控制科学与工程
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    • 2 篇 软件工程
  • 2 篇 管理学
    • 2 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 2 篇 不完整模态
  • 2 篇 迁移学习
  • 2 篇 潜在的低秩约束
  • 1 篇 不完整多视图
  • 1 篇 子空间学习

机构

  • 2 篇 江南大学

作者

  • 2 篇 徐光生
  • 1 篇 王士同

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=不完整模态"
2 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
基于潜在的低秩约束的不完整模态迁移学习
收藏 引用
计算机科学与探索 2022年 第12期16卷 2775-2787页
作者: 徐光生 王士同 江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室 江苏无锡214122
当数据是多模态时,如果在训练阶段没有足够或完整的目标数据可参与训练,则可能导致训练效果较差甚至失败。为了解决该问题,提出了一个基于潜在的低秩约束的不完整模态迁移学习算法(IMTL)。所提算法通过两方面来解决不完整模态问题:一方... 详细信息
来源: 评论
不完整模态迁移学习方法的研究
不完整模态迁移学习方法的研究
收藏 引用
作者: 徐光生 江南大学
学位级别:硕士
迁移学习已经被证明在图像分类、文本分类、情感分析等许多现实应用场景下是一种极为有效的技术,然而绝大部分迁移学习算法都是基于训练数据集完整的假设下来训练模型的。当训练数据集出现数据缺失、数据污染等情况时,传统的迁移学习方... 详细信息
来源: 评论