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面向多标记/多模态数据的主动学习研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | ABSTRACT | 第5页 | | 注释表 | 第9-10页 | | 缩略词 | 第10-11页 | | 第一章 绪论 | 第11-25页 | | 1.1 引言 | 第11-13页 | | 1.2 主动学习 | 第13-15页 | | 1.3 主动查询策略 | 第15-18页 | | 1.4 国内外研究现状 | 第18-23页 | | 1.4.1 多标记主动学习的研究现状 | 第18-21页 | | 1.4.2 多示例多标记主动学习的研究现状 | 第21-22页 | | 1.4.3 多模态主动度量学习的研究现状 | 第22-23页 | | 1.5 本文的主要研究工作 | 第23-25页 | | 第二章 结合模型引导的分布匹配多标记主动学习 | 第25-37页 | | 2.1 引言 | 第25-26页 | | 2.2 算法模型 | 第26-30页 | | 2.2.1 基于分布匹配的主动查询策略 | 第26-28页 | | 2.2.2 模型引导与主动查询的动态结合 | 第28-30页 | | 2.3 实验与分析 | 第30-35页 | | 2.3.1 实验设置 | 第30-32页 | | 2.3.2 性能对比 | 第32-35页 | | 2.3.3 进一步验证 | 第35页 | | 2.4 小结与讨论 | 第35-37页 | | 第三章 查询细粒度监督信息的多示例多标记主动学习 | 第37-45页 | | 3.1 引言 | 第37-38页 | | 3.2 算法模型 | 第38-41页 | | 3.3 实验与分析 | 第41-44页 | | 3.3.1 实验设置 | 第41-42页 | | 3.3.2 性能对比 | 第42-44页 | | 3.4 小结与讨论 | 第44-45页 | | 第四章 结合主动查询的跨模态相似度学习 | 第45-54页 | | 4.1 引言 | 第45页 | | 4.2 算法模型 | 第45-48页 | | 4.2.1 跨模态相似度学习框架 | 第45-47页 | | 4.2.2 基于度量不一致性的主动查询策略 | 第47-48页 | | 4.3 实验与分析 | 第48-51页 | | 4.3.1 实验设置 | 第49-50页 | | 4.3.2 性能对比 | 第50-51页 | | 4.4 小结与讨论 | 第51-54页 | | 结论 | 第54-56页 | | 参考文献 | 第56-64页 | | 致谢 | 第64-65页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65-66页 | | 附录 论文公式推导 | 第66-69页 |
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论文编号BS3141633，这篇论文共69页
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