不同场景跨域关系知识挖掘的无监督领域自适应研究.pdf

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不同场景无监督领域自适应作为人工智能研究的热点领域之一,其面临的主要挑战

是如何充分利用跨域差异分布的结构和信息等知识,从而辅助无标记的目标域任务学

习。目前,不同场景无监督领域自适应研究工作虽然已在各方面取得了一定进展,但仍

面临着诸多挑战,例如领域差异、多目标域异质性、标签稀疏性、泛化能力和可扩展性

等。为此,本论文旨在解决不同场景跨域关系知识挖掘的无监督领域自适应中的问题,

通过提出一系列创新性的解决方案,提高模型的性能,具体研究内容如下:

1)单源域单目标域场景跨域关系知识挖掘的领域

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