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中国国家机器人重点实验室优化算法:让机器人更快认知世界

admin SEO算法 2020年04月09日

  目前,多视角多任务学习在机器学习和计算机视觉领域得到了广泛的应用,然而在诸多实际场景中,恒达注册登录当多视角学习任务按序列顺序到来时,重新训练以前的任务在这种终身学习场景中会产生较高的存储需求和计算成本。

  为应对这一挑战,科研人员在该研究中提出了一种集成了深度矩阵分解和稀疏子空间学习的连续多视角任务学习模型,称之为深度连续多视角任务学习(DCMvTL)。当新的多视角任务到来时,首先采用深度矩阵分解技术捕捉新任务中的隐含和分层表达知识,同时以一种逐层的方式存储这些新鲜的多视角知识。恒达娱乐在这一基础上,稀疏子空间学习模型会应用于每一层抽取的因子矩阵上,并通过一个自表达约束捕获跨视角关联。恒达娱乐

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