开放环境下的度量学习研究--聚文网

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编辑推荐

◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果 ◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖 ◆理论、方法、框架多角度推动开放环境中的度量学习研究 ◆涵盖众多基本理论问题和扩展性应用 ◆具有前沿性和系统性的开放环境下度量学习及应用研究

内容简介

本书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点，提出针对或利用度量学习特性的具体算法，从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。
本书从理论上分析了度量学习的泛化能力，提出了降低样本复杂度的策略；提出了一种应用度量语义变换在小样本情况下应对特征变化的学习方法；提出了能够灵活挖掘并自适应利用开放环境中复杂语义的多度量学习框架；提出了一种利用分布扰动以适应输入特征和对象关系噪声的度量学习方法。
本书提出的理论和方法可以为度量学习相关领域的研究生或从业人员提供一些借鉴和帮助。

丛书序
推荐序Ⅰ
推荐序Ⅱ
导师序
摘要
ABSTRAC
插图索引
表格索引

第1章绪论
1.1 引言
1.2 度量学习简介
1.3 开放环境的特点
1.4 开放环境的研究进展
1.5 本书概要

第2章度量学习研究进展
2.1 监督学习
2.2 度量学习
2.2.1 距离度量
2.2.2 度量学习的学习目标
2.2.3 度量学习算法评测
2.3 度量学习的相关算法
2.3.1 全局度量学习方法
2.3.2 多度量学习方法
2.3.3 高效度量学习方法
2.4 开放环境下度量学习的研究思路

第3章开放环境下度量学习的样本复杂度分析
3.1 引言
3.2 现有的度量学习理论结果
3.3 基于函数性质的度量学习样本复杂度改进
3.3.1 基本定义
3.3.2 主要结论及讨论
3.4 基于度量重用的度量学习样本复杂度改进
3.5 实验验证
3.6 本章小结
……

第4章基于度量学习和语义映射的异构模型修正
第5章多语义环境下的多度量学习方法探究
第6章考虑噪声影响的开放环境鲁棒
第7章总结与展望

参考文献
致谢
从书跋

开放环境下的度量学习研究

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