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文献
J-GLOBAL ID：202202273751637483
整理番号：22A1104921
零空間評価による複数情報源の場合における移動学習ベース分類のための学習ベクトル量子化アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】
A Learning Vector Quantization Architecture for Transfer Learning Based Classification in Case of Multiple Sources by Means of Null-Space Evaluation
Villmann Thomas
(Saxon Institute for Computational Intelligence and Machine Learning (SICIM), University of Applied Sciences Mittweida, Mittweida, Germany)
,
Staps Daniel
(Saxon Institute for Computational Intelligence and Machine Learning (SICIM), University of Applied Sciences Mittweida, Mittweida, Germany)
,
Ravichandran Jensun
(Saxon Institute for Computational Intelligence and Machine Learning (SICIM), University of Applied Sciences Mittweida, Mittweida, Germany)
,
Saralajew Sascha
(NEC Laboratories Europe GmbH, Heidelberg, Germany)
,
Biehl Michael
(Bernoulli Institute for Mathematics, Computer Science and Artificial Intelligence, University of Groningen, Groningen, The Netherlands)
,
Kaden Marika
(Saxon Institute for Computational Intelligence and Machine Learning (SICIM), University of Applied Sciences Mittweida, Mittweida, Germany)
資料名：
Lecture Notes in Computer Science
(Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13205 ページ： 354-364 発行年： 2022年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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