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【摘 要】
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表示学习对于人工智能的成功有着十分重要的意义,从传统的机器学习模型到如今的深度学习模型,表示学习在不同的应用领域中发挥着巨大的作用。本文从基于无监督的多核表示学习方法出发进行研究,分别对样本自适应学习问题和鲁棒性问题进行研究,并在实验数据集上验证了研究的有效性。尽管基于无监督的多核表示学习方法取得了优良的实验性能,但是由于核函数自身的局限性,在大规模的应用场景中存在计算和存储效率低的缺点。为了克服
【机 构】
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国防科技大学
【发表日期】
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2020年01期
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