Överföra lärande ger en strategi för att lösa måluppgifter snabbare och effektivare genom att använda tidigare förvärvad kunskap som lärts från källuppgifter. Större delen av överföringen lärande närmar sig extrahera kunskap om källdomän i den givna funktionen utrymme. Frågan är att ett enskilt perspektiv inte kan "minera relationen mellan källdomän och måldomän helt och hållet. För att ta itu med detta problem utvecklar detta dokument en metod med Stacked Denoising Autoencoder (SDA) för att extrahera nya funktionsytor för källkodsdomän och måldomän, och definierar två suddiga uppsättningar för att analysera variationen i förutsägelsenoggrannheten för måluppgiften i nya funktionsytor.
Zuo m.fl. utvecklat en metod i REF, som använder Stacked Denoising Autoencoder (SDA) för att extrahera flera funktioner utrymmen och den prediktiva modellen kan konstrueras baserat på varje funktion utrymme.
Feature Spaces-based Transfer Learning
{'venue': 'IFSA-EUSFLAT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}