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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
著者 (6件):
資料名:
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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明示的な転送学習なしに,いくつかの,おそらく非較正,ソースからのデータを用いた分類のために,一般化行列学習ベクトル量子化(GMLVQ)モデルを訓練することを可能にする方法を提案した。これは,ターゲット分類のためのプロトタイプの異なるセットとソースの分離学習を含む,シーム様GMLVQアーキテクチャを用いて達成される。このアーキテクチャでは,分類タスク学習と平行してマッピング空間におけるソース識別のためにGMLVQを用いて線形マップを訓練した。それぞれのヌル空間投影は,全トガザ分類学習のための異なるソースデータの共通データ表現を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  パターン認識 

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