Meetodi tõendite kirje
Domain-adaptive Multilayer Perceptron
A domain-adaptive multilayer perceptron (DA-MLP) is a feedforward neural network trained to learn representations that are useful across a labeled source domain and an unlabeled or differently distributed target domain. By minimizing both a task loss and a domain-discrepancy objective, the MLP generalizes to the target domain with little or no target-domain labels.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Domain-adaptive Multilayer Perceptron (DA-MLP)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- Ben-David, S., Blitzer, J., Crammer, K., Kulesza, A., Pereira, F., & Vaughan, J. W. (2010). A theory of learning from different domains. Machine Learning, 79(1–2), 151–175. · DOI 10.1007/s10994-009-5152-4
- Ganin, Y., Ustinova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(59), 1–35. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.