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领域自适应论文总结系列(一)

引言 领域自适应是迁移学习中的一类重要问题,主要解决当训练集和测试集的数据分布存在偏差时,如何使得训练出的分类器更好的适应测试集上的数据。早期的基于统计学习等浅层模型的做法主要是先设计一套特征提取方法,然后对训练集和测试集的特征进行分布匹配,此时再将分类器…

使用rem做自适应

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数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥? 。 【神经网络】人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。 这种网络依靠…

什么是链路自适应

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自适应控制中自适应参数估计与系统辨识的区别

Note: 自适应控制中,我们会得到一个类似于像辨识的参数的一项,即自适应参数估计项,注意:这并不能代表这项就能代表辨识的参数,因为多数时候该项并不能收敛到参数真值,甚至有时候系统状态稳定&a…

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