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【摘 要】
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字典学习是机器学习和模式识别领域的一个重要研究方向,同时也是表示学习领域的一个重要方法,其主要通过学习得到字典原子以便数据可以被这些原子稀疏表示。基于字典学习的分类和识别方法在很多应用中取得了很好的效果。本文立足多层字典学习框架,主要研究如何增强多层字典学习方法的判别性以及在特定识别问题中的应用,取得的研究成果如下:针对多层字典学习没有利用数据的标签信息以至于学习到的表示系数判别性不强,提出了一种
【出 处】
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西安电子科技大学
【发表日期】
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2020年02期
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