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  中國科學(xué)院遼寧沈陽自動化研究所博士生孫干在多年機器學(xué)習(xí)算法研究和導(dǎo)師指導(dǎo)基礎(chǔ)上,通過將每個屬性預(yù)測問題作為單個任務(wù),提出了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的用戶屬性預(yù)測模型,實現(xiàn)在少量可用用戶數(shù)據(jù)下的多個任務(wù)同時學(xué)習(xí)和決策。同時,挖掘出了多個用戶屬性間的關(guān)系,提高了多個屬性預(yù)測的準(zhǔn)確率;充分利用缺失數(shù)據(jù)樣本信息,進一步提高了模型泛化能力

2017-11-29 10:38:53 · 中國儀表網(wǎng) 閱讀:443
  中國科學(xué)院遼寧沈陽自動化研究所博士生孫干在多年機器學(xué)習(xí)算法研究和導(dǎo)師指導(dǎo)基礎(chǔ)上,通過將每個屬性預(yù)測問題作為單個任務(wù),提出了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的用戶屬性預(yù)測模型,實現(xiàn)在少量可用用戶數(shù)據(jù)下的多個任務(wù)同時學(xué)習(xí)和決策。同時,挖掘出了多個用戶屬性間的關(guān)系,提高了多個屬性預(yù)測的準(zhǔn)確率;充分利用缺失數(shù)據(jù)樣本信息,進一步提高了模型泛化能力
  中國科學(xué)院遼寧沈陽自動化研究所博士生孫干在多年機器學(xué)習(xí)算法研究和導(dǎo)師指導(dǎo)基礎(chǔ)上,通過將每個屬性預(yù)測問題作為單個任務(wù),提出了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的用戶屬性預(yù)測模型,實現(xiàn)在少量可用用戶數(shù)據(jù)下的多個任務(wù)同時學(xué)習(xí)和決策。同時,挖掘出了多個用戶屬性間的關(guān)系,提高了多個屬性預(yù)測的準(zhǔn)確率;充分利用缺失數(shù)據(jù)樣本信息,進一步提高了模型泛化能力。
 

16個用戶屬性關(guān)系圖。正值和負值分別表示正相關(guān)和負相關(guān)。
 
  相關(guān)研究成果分別以Joint Household Characteristic Prediction via Smart Meter Data 和 User attribute discovery with missing labels為題,近期在國際知名期刊IEEETransactions on Smart Grid(影響因子:6.645)和Elsevier知名期刊Pattern Recogniton (影響因子:4.582)發(fā)表。其中IEEE Transactions on Smart Grid 是電力系統(tǒng)領(lǐng)域最知名的國際期刊之一,Pattern Recognition 是模式識別領(lǐng)域最知名的2個國際期刊之一。該項研究得到了機器人學(xué)國家重點實驗室、國家自然科學(xué)基金的支持。
 
  基于智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的用戶屬性預(yù)測,對構(gòu)建智能電網(wǎng)分析系統(tǒng)和智能樓宇建設(shè)具有重要意義。傳統(tǒng)針對單一用戶屬性分析的機器學(xué)習(xí)方法,不僅不能利用各個屬性間的關(guān)系提高準(zhǔn)確率,還不能很好挖掘缺失數(shù)據(jù)的信息。這兩個問題制約了智能電網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)計和智能樓宇系統(tǒng)的完善。
 
  (原標(biāo)題:沈陽自動化所在智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)方面取得新進展)
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