丁学东
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
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- 球向量机的快速在线学习
- 在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习。针对该问题提...
- 杨海峰刘渊谢振平丁学东
- 关键词：人工智能
- 文献传递
- 球向量机的快速在线学习被引量：5
- 2013年
- 在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习.针对该问题提出了在线球向量机.首先将二分类问题转为两个单分类问题,利用球向量机(ball vector machine,BVM)对超球球心的更新算法对每一个训练向量仅迭代一次,求得两个高维超球的球心,随后直接利用两个高维超球球心的垂直平分面进行分类.理论分析证明了新方法的有效性,与现有在线增量学习方法的实验比较结果表明,在线球向量机(online ball vector machine,OBVM)在时间计算复杂度和综合性能方面有显著优势.
- 杨海峰刘渊谢振平丁学东
- 增量学习语义属性的图像内容检索系统增强被引量：5
- 2014年
- 大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段,其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题,引入图像语义属性,并结合增量分类学习方法(online core vector machine,OCVM),提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性,能在扩张图像库规模的同时,提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性,其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能,但具有更好的可扩展性和自提升能力。
- 丁学东刘渊谢振平
- 关键词：图像内容检索语义属性低层特征
