图像与文本数据间的异构迁移学习

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-10页
插图索引	第10-11页
表格索引	第11-13页
第一章 绪论	第13-19页
第二章 相关工作	第19-25页
·异构迁移学习	第19-20页
·迁移学习	第20-22页
·上下文广告系统	第22页
·自动图像标注	第22-25页
第三章 视觉上下文广告	第25-39页
·问题描述以及算法介绍	第25-32页
·基本思想	第26-28页
·定义以及问题描述	第28页
·视觉上下文广告模型	第28-31页
·算法复杂度分析	第31-32页
·实验与结果分析	第32-39页
·本文使用的数据集	第33-34页
·评估方法	第34-35页
·实验结果与分析	第35-39页
第四章 通过CMF 获得更好的特征映射	第39-51页
·问题描述与算法介绍	第40-45页
·使用异构迁移学习的基本动机	第41页
·问题形式化以及符号介绍	第41-42页
·联系图像与文本特征	第42-43页
·通过CMF 方法学习图像的语义特征	第43-45页
·用学到的特征映射建立特征表示	第45页
·实验与结果分析	第45-51页
·数据准备与预处理	第45-46页
·基线方法与评价指标	第46-48页
·实验结果与分析	第48-51页
第五章 总结与展望	第51-53页
参考文献	第53-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第63页