資料介紹
高斯過(guò)程隱變量模型(GPLⅴM)作為一種無(wú)監(jiān)督的貝葉斯非參數(shù)降維模型,無(wú)法有效利用數(shù)據(jù)所包含的語(yǔ)義標(biāo)記信息,同時(shí)其建模過(guò)程中假設(shè)觀測(cè)變量的各特征相互獨(dú)立,忽略了特征之間的空間結(jié)構(gòu)信息。為解決上述問(wèn)題,采用圖像池化操作獲得不同尺度的特征表示,利用線性投影方式將不同尺度的圖像投影到低維隱空間進(jìn)行特征融合,并將融合特征和數(shù)據(jù)標(biāo)記分別作為輸入和輸出,構(gòu)建多尺度多核高斯過(guò)程隱變量模型( MSMK-GPLVM),通過(guò)圖像數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)標(biāo)記的關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)模型監(jiān)督學(xué)習(xí),同時(shí)對(duì)GPLM和線性投影權(quán)重矩陣進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí)以提高分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, MSMK-GPLVM能夠有效利用圖像空間結(jié)構(gòu)信息和義標(biāo)記信息,相比其他隱變量模型具有更強(qiáng)的數(shù)據(jù)降維和分類能力。
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