-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
检索条件："关键词=信任评估框架 "
共 条 记 录，以下是1-1

发文量、被引量趋势图

全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
显示条数：
层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法被引量：1
《计算机应用研究》2017年第12期3552-3555,3572,共5页蒋林利 吴建生 
国家自然科学基金资助项目(61202143);广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118027)
目前的迁移学习方法多针对单一迁移类型,使用低级特征空间,并且源集比目标集复杂耗力。针对这些问题,综合考虑特征表示迁移、参数迁移和实例迁移,提出迁移度量学习的通用框架。首先,基于属性相似性空间和类别相似性空间,利用层次K-均值...
关键词：迁移度量学习 层次K-均值聚类 相似性空间 信任评估框架 去相关归一化空间 信息理论度量学习 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部