零样本学习方法及其应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 研究的现状与分析 | 第9-10页 |
| 1.3 问题的描述与难点 | 第10-11页 |
| 1.4 文章主要研究内容 | 第11页 |
| 1.5 实验的准备与安排 | 第11-17页 |
| 1.5.1 实验数据集 | 第12-15页 |
| 1.5.2 视觉特征与语义特征 | 第15-16页 |
| 1.5.3 文章组织安排 | 第16-17页 |
| 2 基于语义自动编码机的改进 | 第17-39页 |
| 2.1 自动编码机 | 第17-19页 |
| 2.2 语义自动编码机 | 第19-23页 |
| 2.2.1 语义特征 | 第19页 |
| 2.2.2 线性自动编码机 | 第19-20页 |
| 2.2.3 SAE算法 | 第20-23页 |
| 2.3 基于核函数的算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 核技巧 | 第23-24页 |
| 2.3.2 KSAE算法 | 第24-27页 |
| 2.4 基于线性空间的算法 | 第27-34页 |
| 2.4.1 线性判别分析 | 第28-30页 |
| 2.4.2 FSAE算法 | 第30-34页 |
| 2.5 基于SAE改进算法实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 基于语义字典的稀疏零样本学习 | 第39-50页 |
| 3.1 稀疏表达 | 第39-40页 |
| 3.2 基于字典学习的稀疏表达算法 | 第40-42页 |
| 3.3 语义VS.字典 | 第42-43页 |
| 3.4 SDSC算法 | 第43-45页 |
| 3.5 SDSC算法实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.6 本章总结 | 第48-50页 |
| 4 基于遗传算法的零样本学习 | 第50-62页 |
| 4.1 遗传算法 | 第50-52页 |
| 4.2 GA与ZSL算法 | 第52-55页 |
| 4.3 基于GA的零样本算法实验结果与分析 | 第55-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
