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

      應(yīng)用于風(fēng)格化數(shù)據(jù)的正則化最小二乘以支持向量機(jī)

      2021-04-12 | rar | 6.05 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　當(dāng)前的多核學(xué)習(xí)方法結(jié)合了不同核函數(shù)在對(duì)數(shù)據(jù)的物理特性表示上的能力，但在風(fēng)格仳數(shù)據(jù)集中不能充分利用樣本中所隱含的風(fēng)格信息。由此，提岀應(yīng)用于風(fēng)格化數(shù)據(jù)的基于多核學(xué)習(xí)的風(fēng)格正則化最小二乘支持向量機(jī)（MK- SRESSⅥM）。算法利用風(fēng)格轉(zhuǎn)換矩陣表示包含在樣本中的風(fēng)格信息，并在目標(biāo)函數(shù)中對(duì)其進(jìn)行正則化處理，通過(guò)常用的交替優(yōu)化方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在迭代過(guò)程中同步更新風(fēng)格轉(zhuǎn)換矩陣和分類器參數(shù)。為在預(yù)測(cè)過(guò)程中利用已學(xué)習(xí)的風(fēng)格信息，在傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法中増加了兩種新的規(guī)則，在分類之前預(yù)先使用風(fēng)格轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)樣本風(fēng)格進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。所提岀的分類器不僅利用了現(xiàn)有多核學(xué)習(xí)算法在表示樣本的物理特征方面的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)有效挖掘了數(shù)據(jù)集內(nèi)包含的風(fēng)格信息以提高分類性能，在風(fēng)格仳數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性。

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