【摘要】：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法要求訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)具有相同的特征空間和特征分布。然而,在許多實際應(yīng)用領(lǐng)域,這一條件往往很難滿足。因此,利用已有領(lǐng)域所獲得的信息和知識解決新領(lǐng)域問題的遷移學(xué)習(xí)方法近幾年得到了更多的關(guān)注和研究。在這一類跨領(lǐng)域問題求解任務(wù)中,針對領(lǐng)域間具有潛在分布差異的問題,采用基于潛在空間的遷移學(xué)習(xí)方法具有較好的分類效果。此類方法構(gòu)建單一的共享潛在特征空間,并使不同領(lǐng)域在此空間上滿足分布一致。然而,當(dāng)領(lǐng)域間的分布差異較大時,基于單一共享潛在空間的遷移學(xué)習(xí)方法難以有效地獲取和利用領(lǐng)域間的潛在信息。為此,通過構(gòu)建多潛在空間訓(xùn)練出適應(yīng)性更強的跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)模型具有重要的研究和應(yīng)用價值。本文對遷移學(xué)習(xí)中多潛在空間的方法進(jìn)行了研究,并提出了幾種基于多潛在空間的遷移學(xué)習(xí)算法。主要研究工作如下：(1)提出一個能夠在共享與非共享潛在空間中同時學(xué)習(xí)四種高層概念的四重遷移學(xué)習(xí)方法。本項研究基于如下幾個出發(fā)點：首先,由于領(lǐng)域特有潛在信息有助于遷移學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練,且特有潛在信息大多通過構(gòu)建特有潛在空間獲得。因此,基于單一共享潛在空間的遷移學(xué)習(xí)方法難以有效地獲取和利用特有潛在信息。其次,由于多義概念能夠提高跨領(lǐng)域的學(xué)習(xí)能力,以往忽略多義概念的遷移學(xué)習(xí)方法難以適應(yīng)多種不同的分布情況。針對以上問題,通過引入多義概念,四重遷移學(xué)習(xí)方法對包括多義概念在內(nèi)的四種高層概念進(jìn)行形式化,并創(chuàng)建共享和非共享的潛在空間。然后在共享和非共享的潛在空間上同時學(xué)習(xí)對應(yīng)的高層概念。在此基礎(chǔ)上,提出具有收斂性的算法QTL以實現(xiàn)優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明：QTL優(yōu)于其他的對比方法,并有效的避免了負(fù)遷移的發(fā)生。(2)提出一個能夠?qū)W習(xí)多個共享潛在空間上共享概念的多橋接遷移學(xué)習(xí)方法。由于單一共享潛在空間中的共享潛在信息僅是領(lǐng)域間所有共享潛在信息的一部分,因此,基于單一共享潛在空間的遷移學(xué)習(xí)方法難以有效地獲取和利用共享潛在信息。針對這一問題,多橋接遷移學(xué)習(xí)方法在共現(xiàn)原始特征空間上創(chuàng)建多個不同的共享潛在特征空間,并在每個共享潛在空間上學(xué)習(xí)相應(yīng)的高層概念以滿足其分布一致。在此基礎(chǔ)上,提出算法MBTL以實現(xiàn)優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明：MBTL在主題分類和情感分類任務(wù)上都優(yōu)于其他的對比方法,并具有收斂性。(3)提出一個能夠同時學(xué)習(xí)多個共享潛在空間上共享概念以及多個非共享(特有)潛在空間上非共享(特有)概念的多重遷移學(xué)習(xí)方法。針對基于單一共享潛在空間的遷移學(xué)習(xí)方法難以有效地獲取和利用共享潛在信息和非共享潛在信息,多重遷移學(xué)習(xí)方法在共現(xiàn)原始特征空間上創(chuàng)建了共享潛在空間,在每個領(lǐng)域的原始特征空間上創(chuàng)建了非共享潛在空間,并將共享與非共享潛在空間組成一個潛在空間組。然后,創(chuàng)建多個不同的潛在空間組,并通過學(xué)習(xí)相應(yīng)的各類高層概念以滿足各組潛在空間的分布。在此基礎(chǔ)上,提出算法MLTL以實現(xiàn)優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明：MLTL在跨領(lǐng)域文本分類任務(wù)上性能優(yōu)異,并具有收斂性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP181

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3 張鈺e

本文編號：2280073