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基于相似性的人工智能学习模型聚合
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相似性人工智能学习模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1相似性定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2相似性度量方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3人工智能学习模型分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
基于相似性的人工智能学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1基于实例的相似性学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1.1相似性实例库构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.2相似性度量算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.3相似性学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2基于特征的相似性学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2.1特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.2特征相似性度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.3特征相似性学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3基于语义的相似性学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3.1语义表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3.2语义相似性度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3.3语义相似性学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
模型聚合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1聚合方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2基于权重聚合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2.1权重分配策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2.2权重调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3基于集成学习聚合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3.1集成学习方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.3.2集成学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3.3集成学习模型评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.4基于深度学习的聚合模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.4.1深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.4.2深度学习聚合模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.4.3深度学习聚合模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实验与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3实验方法．．．．．．．．．．．．
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