خوشه بندی متمایز کننده و تطبیق توزیع شرطی برای کلاسه بندی تصاویر واقعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 خوشه بندی متمایز کننده و تطبیق توزیع شرطی برای کلاسه بندی تصاویر واقعی دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد خوشه بندی متمایز کننده و تطبیق توزیع شرطی برای کلاسه بندی تصاویر واقعی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی خوشه بندی متمایز کننده و تطبیق توزیع شرطی برای کلاسه بندی تصاویر واقعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن خوشه بندی متمایز کننده و تطبیق توزیع شرطی برای کلاسه بندی تصاویر واقعی :

تعداد صفحات :۱۰

چکیده مقاله:

در سال های اخیر مساله کلاسه بندی تصاویر مورد توجه محققان قرار گرفته است که در آن هدف تعیین کلاس یک تصویر می باشد. اکثر روش های موجود در این حوزه فرض می کنند که داده های آموزشی )دامنه منبع( و داده های تست )دامنه هدف( از توزیع یکسان و فضای خصیصه ای یکسان تبعیت می کنند. اگرچه در کاربرد های دنیای واقعی ممکن است به دلیل کمبود داده های برچسب دار، مجبور شویم از داد ههای برچسب دار منابع مرتبط دیگر استفاده کنیم. در چنین شرایطی به دلیل اختلاف توزیع بین داده های آموزشی و داده های تست، مدل آموزش دیده بر روی داده های آموزشی ممکن است عملکرد ضعیفی بر روی داده های تست داشته باشد. برای حل این مساله از تطبیق دامنه یا یادگیری انتقالی استفاده شده است که هدف آن ایجاد یک کلاسه بند بر روی داده های آموزشی است که با وجود اختلاف توزیع بین دامنه ها عملکرد خوبی بر روی داده های تست داشته باشد. روش پیشنهادی در این مقاله، یک روش تطبیق دامنه بدون نظارت با بهره گیری از تطبیق توزیع شرطی و خوشه بندی می باشد. در این روش ابتدا داده ها به یک فضای مشترک که دارای حداقل اختلاف توزیع شرطی بین دامنه های منبع و هدف است، نگاشت می شوند و سپس در فضای جدید ایجاد شده، خوشه بندی مستقل از دامنه برای ایجاد تفکیک پذیری بین کلاس ها بر روی دامنه منبع و هدف اعمال می شود. روش پیشنهادی بر روی سه نوع پایگاه داده بصری مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج گسترده نشان می دهد که روش پیشنهادی دارای بهبود قابل ملاحظه ای در مقایسه با جدید ترین روش های حوزه یادگیری ماشین و تطبیق دامنه است