Domänanpassning gör det möjligt att överföra kunskap från en källdomän till en annan men relaterad måldomän. Intuitivt, upptäcka en bra funktion representation över domäner är avgörande. I detta dokument föreslår vi först att hitta en sådan representation genom en ny inlärningsmetod, överföringskomponentanalys (TCA), för domänanpassning. TCA försöker lära sig några överföringskomponenter över domäner i en reproducerande kärna Hilbert utrymme med maximal genomsnittlig miscrepans. I det subrymdsområde som spänns över av dessa överföringskomponenter bevaras dataegenskaper och datadistributioner inom olika domäner är nära varandra. Som ett resultat, med de nya representationerna i detta subrymd, kan vi tillämpa standard maskininlärningsmetoder för att träna klassificeringar eller regressionsmodeller i källdomänen för användning i måldomänen. Dessutom, för att avslöja den kunskap som döljs i relationen mellan dataetiketter från källan och måldomäner, utökar vi TCA i en semiövervakad inlärningsmiljö, som kodar märkningsinformation till överföring av komponenter lärande. Vi kallar detta förlängning semiövervakad TCA. Det viktigaste bidraget från vårt arbete är att vi föreslår en ny dimensionsminskningsram för att minska avståndet mellan domäner i ett latent utrymme för domänanpassning. Vi föreslår både oövervakade och halvövervakade funktionsextraktionsmetoder, som dramatiskt kan minska avståndet mellan domändistributioner genom att projicera data på de inlärda överföringskomponenterna. Slutligen, vår strategi kan hantera stora datauppsättningar och naturligt leda till out-of-prove generalization. Effektiviteten och effektiviteten i vårt tillvägagångssätt verifieras genom experiment på fem leksaksdatauppsättningar och två verkliga applikationer: cross-domain inomhus WiFi lokalisering och cross-domain text klassificering. Index Terms-Dimensionality reduktion, domänanpassning, Hilbert utrymme inbäddning av distributioner, överföring lärande.
- Pan et al. - Vad är det? föreslog Ref för analys av överföringskomponenten (TCA) att marginalfördelningen mellan domänerna skulle anpassas.
Domain Adaptation via Transfer Component Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}