基于语义自动编码机的零次学习研究?
王阳
王琼
陆建峰
1.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 2100942.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 2100943.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
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.
关键词：零次学习自动编码机语义特征神经网络核函数
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2428-2433 )
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