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摘要:
采用多任务学习方式主要是通过对不同任务域之间的共性特征进行寻找并共享而完成,而对于不同任务域的学习来说,采用知识迁移加速的方式可以为每个任务域构建分类器.鉴于此,本文提出基于罗杰斯特回归模型的多任务学习方法,并在人工及真实数据集上进行验证,结果表明该此种学习算法在实际应用的过程中具有较高的识别率,具有令人满意的识别速度以及鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 逻辑回归 多任务域 快速分类学习 算法 罗杰斯特回归模型
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 123
页数 1页 分类号 TP391
字数 1605字 语种 中文
DOI
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1 陈倬 17 21 2.0 3.0
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节点文献
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多任务域
快速分类学习
算法
罗杰斯特回归模型
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
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20434
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