最小二乘半监督支持张量机学习算法

模式识别与人工智能(2016)

引用 0|浏览68
暂无评分
摘要
支持张量机(STM)受限于迭代操作,训练时间较长.针对这一缺点,改进STM的目标规划,将训练过程由解决一组二次规划改为计算线性方程组,并引入直推式的思想解决半监督问题,提出最小二乘半监督支持张量机学习算法.在人脸识别和时间序列分类上对比文中算法与传统算法,实验证明文中算法不仅减少运算时间,而且提高识别率.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要