首页> 中文学位 >基于半监督方法的新类别发现学习研究
【6h】

基于半监督方法的新类别发现学习研究

代理获取

目录

声明

第一章 绪论

1.1新类别发现学习的研究背景及意义

1.2 半监督学习与新类别发现学习的关系

1.3 本文工作

1.4 论文的组织结构

第二章 相关研究领域介绍

2.1 零样本学习

2.2 类别增量学习

2.3开集识别

2.4半监督学习和含有新类别样本的半监督学习

2.5本章小结

第三章 基于半监督图方法的新类别发现学习方法

3.1 局部和全局一致性方法及改进

3.2 基于半监督图方法的新类别发现学习方法

1. 基于已知类别标记的降维

2 类别球模型的构建

3 使用标记置信度进行标记传播

4 类别标记的预测

3.3 实验

3.3.1 实验数据集

3.3.2 对比算法

3.3.3 实验结果

3.3.4 进一步分析

3.4本章小结

第四章 总结与展望

参考文献

致谢

附录

展开▼

著录项

  • 作者

    江盈盈;

  • 作者单位

    东南大学;

  • 授予单位 东南大学;
  • 学科 软件工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 张敏灵,刘胥影;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TM6F83;
  • 关键词

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号