火山语音团队在迁移高斯回归模型方面的技术研究成果被IEEETPAMI接收

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2023-07-02 19:14:21

背景介绍

火山语音团队的成果被IEEETPAMI接收,该成果涉及迁移高斯回归模型的技术研究,主要针对迁移学习在低资源回归问题中的应用做了创新性基础理论研究。该成果的重点在于设计迁移核函数,通过引入域信息来建模域相关性,从而自适应调控数据迁移强度,使异源数据应用更加高效。

原理阐释

本文首先提出了正式的迁移核函数数学定义,并总结了三种广义形式的迁移核函数。其中Trkαβ用两组基础核函数的线性组合来区别域内与域间的计算,而Trkω用基础核函数的多项式形式为新的基础核函数,从而引入非线性。此外,文章还给出了定理1和推论,保证了Trkαβ和Trkω的半正定性,从而保证了迁移效果。

实验验证

文章展示了丰富的实验验证,包括验证Trkαβ与Trkω准确学习不同领域相关性的能力,验证模型在时间序列外推任务下的迁移效果,以及在四个现实数据集中对模型进行的验证。结果表明,模型在不同的迁移回归任务中都取得了更好的迁移效果,即更小的均方根差。

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