Transductive transfer learning via maximum margin criterion
Author(s):
Abstract:
In this paper, we propose a transductive transfer learning framework, referred to as Transfer Maximum Margin Criterion (T-MMC). This framework is suitable to transfer the knowledge acquired in one domain, the source domain, to another domain, the target domain, where no labeled examples are available in the target domain. We introduce an e ective feature weighting approach, which proceeds to reduce the domain di erence between the source and target domains. Moreover, we exploit maximum margin criterion to well discriminate various classes in the reduced domains. We simultaneously transfer knowledge from the source domain to target domain and also discriminate various classes in the reduced domains. Comprehensive experiments on the synthetic and real datasets demonstrate that T-MMC outperforms existing transfer learning methods.
Keywords:
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:23 Issue: 3, 2016
Page:
1239
magiran.com/p1556364
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!