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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>應用于風格化數(shù)據(jù)的正則化最小二乘以支持向量機

      應用于風格化數(shù)據(jù)的正則化最小二乘以支持向量機

      2021-04-12 | rar | 6.05 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　當前的多核學習方法結合了不同核函數(shù)在對數(shù)據(jù)的物理特性表示上的能力，但在風格仳數(shù)據(jù)集中不能充分利用樣本中所隱含的風格信息。由此，提岀應用于風格化數(shù)據(jù)的基于多核學習的風格正則化最小二乘支持向量機（MK- SRESSⅥM）。算法利用風格轉換矩陣表示包含在樣本中的風格信息，并在目標函數(shù)中對其進行正則化處理，通過常用的交替優(yōu)化方法對目標函數(shù)進行優(yōu)化，在迭代過程中同步更新風格轉換矩陣和分類器參數(shù)。為在預測過程中利用已學習的風格信息，在傳統(tǒng)預測方法中増加了兩種新的規(guī)則，在分類之前預先使用風格轉換矩陣對樣本風格進行標準化處理。所提岀的分類器不僅利用了現(xiàn)有多核學習算法在表示樣本的物理特征方面的優(yōu)勢，同時有效挖掘了數(shù)據(jù)集內(nèi)包含的風格信息以提高分類性能，在風格仳數(shù)據(jù)集中的實驗結果證明了算法的有效性。

      數(shù)據(jù) 算法 支持向量機
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