《多視角最大熵判別的理論與方法研究》是依託華東師範大學，由孫仕亮擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：多視角最大熵判別的理論與方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：孫仕亮
- 依託單位：華東師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
多視角學習考慮綜合運用數據的多個特徵集訓練預測函式，近期一直受到國際同行的關注。它不僅具有好的理論基礎，而且在實際套用中也取得了一定的成功。本項目從同一樣本來自不同視角的間隔變數具有一致性這一新思路出發，對多視角最大熵判別的理論與方法展開系統性研究。具體研究內容包括：基於增廣特徵表示的多視角最大熵判別；基於相對熵協同表達和獨立表達的多視角最大熵判別；半監督多視角最大熵判別；基於間隔一致性軟約束的多視角最大熵判別；多視角最大熵判別的泛化性能分析。通過對這些內容的探索與求解，可以增強對基於多視角最大熵判別的分類器設計的全面認識，刻畫相應學習機器的泛化性能，並且對最大熵判別在當今數據表示的多元化趨勢下的套用產生積極的促進作用。本項目的部分研究結果也能對多視角學習領域的發展起到啟發和推動的作用。
結題摘要
多視角學習考慮綜合運用數據的多個特徵集訓練預測函式，近期一直受到國際同行的關注。它不僅具有好的理論基礎，而且在實際套用中也取得了一定的成功。本項目從同一樣本來自不同視角的間隔變數具有一致性這一新思路出發，對多視角最大熵判別的理論與方法展開系統性研究。具體研究內容包括：基於增廣特徵表示的多視角最大熵判別；基於相對熵協同表達和獨立表達的多視角最大熵判別；半監督多視角最大熵判別；基於間隔一致性軟約束的多視角最大熵判別；多視角學習的泛化性能分析；多視角高斯過程。通過對這些內容的探索與求解，增強了對基於多視角最大熵判別的分類器設計的全面認識，刻畫了多視角學習機器的泛化性能，並且對多視角學習在當今數據表示的多元化趨勢下的套用產生了積極的促進作用。
