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知識遷移學習方法及應用(簡體書)
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知識遷移學習方法及應用(簡體書)

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商品簡介

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本書圍繞文本分類、人臉識別、輔助決策、色彩調和、參數映射與路徑尋優等一系列機器學習與計算機視覺領域實際問題,分別從分類遷移、決策遷移、色彩遷移與優化遷移等4個不同角度闡述知識遷移原理、方法與應用,共4部分11章。第一部分為針對人臉識別與領域適應等分類問題的單源遷移與多源集成遷移,包括:基於局部保持投影的特徵遷移、加權多源TrAdaBoost算法、多源Tri-Training知識遷移與基於樣本局部判別權重的加權遷移。第二部分圍繞決策樹與強化學習等策略問題的決策遷移展開,包括:基於相似度衡量的決策樹遷移與基於極限學習機的多源強化知識遷移。第三部分涉及計算機視覺領域的局部色彩遷移問題,包括:基於主動輪廓探索的色彩遷移與基於紋理相似性的多源局部色彩遷移。最後一部分則是針對路徑規劃問題中的參數遷移與樣本優化遷移。本書是著者近5年來在國家自然科學基金項目資助下,取得的一系列關於知識遷移學習方法應用於機器學習與計算機視覺等領域的研究成果與結晶。

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