期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于N元ECOC的大类别K-shot满文识别方法
被引量：
4
1
作者
郑蕊蕊
辛守宇
+3 位作者
周瑜
刘文鹏
党佳伟
贺建军
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021年第4期53-60,共8页
由于训练数据获取困难,满文识别被视为典型的K-shot学习问题。但在实际应用场景中,满文识别需要面对的类别数量是极大的,传统的K-shot学习算法并不适用。构建了一种面向大类别识别问题的K-shot学习算法,基本策略是利用N元纠错输出编码(e...
由于训练数据获取困难,满文识别被视为典型的K-shot学习问题。但在实际应用场景中,满文识别需要面对的类别数量是极大的,传统的K-shot学习算法并不适用。构建了一种面向大类别识别问题的K-shot学习算法,基本策略是利用N元纠错输出编码(error correcting output coding,ECOC)技术将原本的大类别分类问题分解为一系列较小类别的分类问题再进行处理。算法包括编码和解码两个阶段:在编码阶段,利用N元ECOC编码矩阵将大类别支持集分解为一系列小类别的子支持集,并根据子支持集生成多个K-shot学习基分类器;解码阶段利用上述基分类器对测试样本分类再合并为一个预测编码,然后将预测编码对照编码矩阵纠错,进而确定最终分类类别。实验结果表明,在500类满文数据集上获得了87.8%的识别准确率。
展开更多
关键词
满文识别
小样本学习
K-shot学习
纠错输出编码(ECOC)
深度卷积神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种基于N元ECOC的大类别K-shot满文识别方法
被引量：
4
1
作者
郑蕊蕊
辛守宇
周瑜
刘文鹏
党佳伟
贺建军
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021年第4期53-60,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61702081,61972068)
辽宁省自然科学基金项目(2020-MS-134,2020-MZLH-29,20180550625)。
文摘
由于训练数据获取困难,满文识别被视为典型的K-shot学习问题。但在实际应用场景中,满文识别需要面对的类别数量是极大的,传统的K-shot学习算法并不适用。构建了一种面向大类别识别问题的K-shot学习算法,基本策略是利用N元纠错输出编码(error correcting output coding,ECOC)技术将原本的大类别分类问题分解为一系列较小类别的分类问题再进行处理。算法包括编码和解码两个阶段:在编码阶段,利用N元ECOC编码矩阵将大类别支持集分解为一系列小类别的子支持集,并根据子支持集生成多个K-shot学习基分类器;解码阶段利用上述基分类器对测试样本分类再合并为一个预测编码,然后将预测编码对照编码矩阵纠错,进而确定最终分类类别。实验结果表明,在500类满文数据集上获得了87.8%的识别准确率。
关键词
满文识别
小样本学习
K-shot学习
纠错输出编码(ECOC)
深度卷积神经网络
Keywords
manchu recognition
few-shot learning
K-shot learning
error correcting output coding(ECOC)
deep convolution neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于N元ECOC的大类别K-shot满文识别方法
郑蕊蕊
辛守宇
周瑜
刘文鹏
党佳伟
贺建军
《郑州大学学报（理学版）》
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
