डोमेन-अनुकूलित मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन
एक डोमेन-अनुकूलित मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (DA-MLP) एक फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क है जिसे ऐसे प्रतिनिधित्व सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो एक लेबल वाले स्रोत डोमेन और एक बिना लेबल वाले या भिन्न रूप से वितरित लक्ष्य डोमेन में उपयोगी होते हैं। कार्य हानि और डोमेन-विसंगति उद्देश्य दोनों को कम करके, MLP थोड़े या बिना लक्ष्य-डोमेन लेबल के लक्ष्य डोमेन के लिए सामान्यीकरण करता है।
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स्रोत
- 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. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Multilayer Perceptron (DA-MLP). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-multilayer-perceptron
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