I detta dokument presenterar vi ett nytt inlärningsscenario, heterogen överföringsinlärning, som förbättrar inlärningsprestandan när data kan finnas i olika utrymmen och där ingen korrelation mellan datainstanser i dessa utrymmen tillhandahålls. Tidigare har vi klassificerat kinesiska textdokument med hjälp av engelska utbildningsdata under det heterogena ramverket för överföringslärande. I den här artikeln presenterar vi bildkluster som exempel för att illustrera hur oövervakat lärande kan förbättras genom att överföra kunskap från kompletterande heterogena data från den sociala webben. Bildkluster är användbart för bild sense disambiguation i frågebaserad bildsökning, men dess kvalitet är ofta låg på grund av bilddata gleshet problem. Vi utökar PLSA för att hjälpa till att överföra kunskap från sociala webbdata, som har blandade funktioner representationer. Experiment på bild-objekt kluster och scen kluster uppgifter visar att vår strategi i heterogen överföring lärande baserat på hjälpdata är verkligen effektiv och lovande.
REF tillhandahåller ett nytt inlärningsscenario, heterogen överföringsutbildning, där det inte finns någon överensstämmelse mellan datafall av källa och måldomän.
Heterogeneous Transfer Learning for Image Clustering via the SocialWeb
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}