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内容提要

小样本问题是在机器学习中普遍存在的一个重要问题,也是图像分类领域的关键问题之一。本书共6章,从语义计算角度,针对两类4种不同的小样本问题进行研究;提出了基于潜在语义的单源小样本图像分类方法、基于模糊语义的零样本图像分类方法、基于语义树融合的多源小样本图像分类方法、基于弱语义计算的多源小样本图像分类方法,这4种方法分别应对不同情况下的小样本问题。

本书理论与实践结合,可作为计算机专业及人工智能专业本科生及研究生的学习材料,也可作为数字图像处理、模式识别的工程项目人员科研的参考资料。 /0lGtFEF6ofEh0ENOPZIb8758I2YJcR3g8VsVxGZtp15xTlFeJoucK3hS0VIzREx

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