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機器學習中的稀疏性:一種信息提取的現代方法:an information selecting perspective 版權信息
- ISBN：9787567246553
- 條形碼：9787567246553 ; 978-7-5672-4655-3
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習中的稀疏性:一種信息提取的現代方法:an information selecting perspective 內容簡介
本書以信息選擇為視角，全面介紹了稀疏性在機器學習中的應用。通過系統性的講解，讀者能夠深入理解信息選擇對機器學習算法性能的重要性以及基于稀疏性的信息選擇方法。
機器學習中的稀疏性:一種信息提取的現代方法:an information selecting perspective 目錄
CHAPTER 1 INTRODUCTION
1.1 Feature Selection
1.2 Transfer Learning
1.3 Outline
CHAPTER 2 BACKGROUND
2.1 Notations
2.2 Single-Layer Autoencoder
2.3 Long-Short-Term Memory Network
2.4 Sparse Learning-Based Unsupervised Feature Selection
2.5 Self-Taught Learning
2.6 Few-Shot Learning
2.7 Hyperspectral Signal Analysis
2.8 Human Activity Recognition
CHAPTER 3 FEATURE SELECTION
3.1 Vertical Federated Learning-Based Supervised Feature Selection
3.2 Supervised Hyperspectral Band Selection
3.3 Unsupervised Feature Selection with Data Structure Preservation
CHAPTER 4 TRANSFER LEARNING
4.1 Graph and Autoencoder-Based Self-Taught Learning
4.2 Few-Shot Learning-Based Cross-Domain Human Activity Recognition
BIBLIOGRAPHY
展開全部
機器學習中的稀疏性:一種信息提取的現代方法:an information selecting perspective 作者簡介
馮思為，蘇州大學計算機科學與技術學院講師、碩士生導師。蘇州大學工學學士，美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校理學碩士、哲學博士。主要研究領域包括持續學習、聯邦學習、人體行為識別、遙感信號處理等，在相關領域的高水平國際期刊、會議上發表學術論文20余篇。
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