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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Multi-source adaptation joint kernel sparse representation for visual classification.

Multi-source adaptation joint kernel sparse representation for visual classification.

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第一作者： JianWen,Tao
第一单位： School of Information Science and Engineering, Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China. Electronic address: jianwen_tao@aliyun.com.
作者： JianWen,Tao [1] ; Wenjun,Hu [2] ; Shiting,Wen [3]
作者单位： School of Information Science and Engineering, Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China. Electronic address: jianwen_tao@aliyun.com. [1] School of Information and Engineering, Huzhou Teachers College, Huzhou 313000, China. [2] School of Information Science and Engineering, Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China. [3]
关键词 Graph-based semi-supervised learningJoint kernel sparse representationMaximum mean discrepancyMulti-source domain adaptation
医学主题词 算法(Algorithms);计算机模拟(Computer Simulation);模型, 理论(Models, Theoretical)
DOI 10.1016/j.neunet.2016.01.008
PMID 26894961
发布时间 2018-12-02
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  • 浏览24
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2016年76卷

135-151页

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