基于语义自动编码机的零次学习研究?

• 作者: 王琼 王阳 陆建峰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 零次学习 自动编码机 语义特征 神经网络 核函数
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 2428-2433
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.10.010

摘要

零次学习是计算机识别中的一个重要研究领域,具有广阔的应用前景和潜力.零次学习致力于从已知数据中提取有效特征,以用于对未知数据进行分类或识别.自动编码机将原空间特征转化为编码空间特征,并允许逆向变换,可以一定程度保留原始特征空间的分布.在传统自动编码机的定义上加入限制,使其编码层可以兼容语义特征,使编码过程无需迭代求解.论文分别通过加入正则项降低模型的过拟合性,以及通过核函数进行改进的两种思路入手,使最终效果得到了提升.实验结果达到了目前先进水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆建峰	南京理工大学计算机科学与工程学院	77	1217	17.0	33.0
2	王琼	南京理工大学计算机科学与工程学院	19	193	8.0	13.0
3	王阳	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	12	1.0	3.0