تعداد نشریات | 43 |
تعداد شمارهها | 1,266 |
تعداد مقالات | 15,616 |
تعداد مشاهده مقاله | 51,620,577 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 14,547,311 |
تطبیق دامنههای بصری با استفاده از تطبیق خصوصیات و مدل | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 34، دوره 49، شماره 1 - شماره پیاپی 87، اردیبهشت 1398، صفحه 381-397 اصل مقاله (1.22 M) | ||
نویسندگان | ||
الهه قولنجی؛ جعفر طهمورث نژاد* | ||
دانشکده مهندسی فناوری اطلاعات و کامپیوتر - دانشگاه صنعتی ارومیه | ||
چکیده | ||
در اکثر الگوریتمهای یادگیری ماشین، توزیع احتمالی دادههای آموزشی و تست (دامنههای منبع و هدف) یکسان فرض شده است. این درحالی است که در مسائل دنیای واقعی، اغلب این فرض برقرار نبوده و موجب کاهش بازدهی مدل میشود. هدف روشهای تطبیق دامنه، ایجاد یک مدل تطبیقپذیر بر روی دادههای آموزشی است که دارای عملکرد قابلقبولی بر روی دادههای تست باشد. در این مقاله، یک روش تطبیقی بدون نظارت دومرحلهای با بهرهگیری از روشهای تطبیق خصوصیات و تطبیق مدل پیشنهاد شده است. در مرحله اول، دادههای دامنههای منبع و هدف به یک فضای مشترک که دارای حداقل اختلاف توزیع حاشیهای و شرطی میباشد، نگاشت میشوند و سپس از خوشهبندی مستقل از دامنه برای ایجاد تفکیکپذیری کلاسهای مختلف در دامنه منبع بهره گرفته میشود. در مرحله دوم، یک طبقهبند انطباقی با حداقل کردن خطای پیشبینی و حداکثر نمودن سازگاری هندسی بین دامنههای منبع و هدف ایجاد میشود. روش پیشنهادی، بر روی چهار نوع پایگاهداده بصری شناختهشده با 36 آزمایش طراحیشده، مورد ارزیابی قرارگرفته است. نتایج بهدستآمده، نشاندهنده بهبود قابلملاحظه از عملکرد روش پیشنهادی در مقایسه با جدیدترین روشهای حوزه یادگیری ماشین و یادگیری انتقالی است. | ||
کلیدواژهها | ||
یادگیری انتقالی؛ تطبیق دامنه بصری؛ نمایش خصوصیات؛ خوشهبندی مستقل از دامنه؛ طبقهبند انطباقی | ||
مراجع | ||
[1] B. Gong, K. Grauman and F. Sha,“Reshaping visual datasets for domain adaptation”, Proceedigns of the Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 26, pp. 1286-1294, 2013. [2] B. Gong, K. Grauman and F.Sha, “Learning kernels for unsupervised domain adaptationwith applications to visual object recognition”, Int J Comput Vision vol. 109, pp. 3–27, 2014 [3] Jolliffe I, Principal component analysis, Wiley, vol. 2, pp. 433-459, 2002. [4] طاهره زارع بیدکی، محمدتقی صادقی، «بهینهسازی وزنها در کرنل مرکب برای طبقهبند مبتنی بر نمایش تنک کرنلی»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 47، شماره 3، صفحات 1059-1072، 1396.
[6] L. Duan L, I. W. Tsang, D. Xu and S. J. Maybank, “Domain transfer SVM for video concept detection”,IEEE Conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1375-1381, 2009. [7] L. Bruzzone and M. Marconcini, “Domain adaptation problems: a DASVM classification technique and a circular validation strategy”, IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, vol. 32, no. 5, pp. 770–787, 2010. [8] M. Long, J. Wang, G. Ding, S. J. Pan and P. Yu, “Adaptation regularization: a general framework for transfer learning”, IEEE Trans. Knowl. Data Eng, vol. 26, pp. 1076–1089, 2013. [9] S. J. Pan, I. W. Tsang, J. T. Kwok and Q. Yang, “Domain adaptation via transfer component analysis”, IEEE Trans. Neural Netw, vol. 22, pp. 199–210, 2011. [10] S. Si, D. Tao and B. Geng, “Bregman divergence-based regularization for transfer subspace learning”, IEEE Trans Knowl Data Eng, vol. 22, no. 7, pp. 929–942, 2010. [11] B. Gong, Y. Shi, F. Sha and K. Grauman, “Geodesic flow kernel for unsupervised domain adaptation”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2066-2073, 2012. [27] مهرداد حیدری ارجلو، سید قدرات اله سیف السادات، مرتضی رزاز، «یک روش هوشمند تشخیص جزیره در شبکه توزیع دارای تولیدات پراکنده مبتنی بر تبدیل موجک و نزدیکترین k-همسایگی (kNN)»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 43، شماره 1، صفحات 15-26، 1392. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,288 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,086 |