基于Matlab的XRCE_MSDA_DA_Regularization：用于领域适应的正则化边际堆叠去噪自动编码器

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简介：
本研究提出了一种创新算法——XRCE_MSDA_DA_Regularization，利用Matlab开发，结合了正则化、边际堆叠和去噪自动编码技术，旨在提升模型在不同领域数据间的适应能力。去噪声的代码在Matlab用于域自适应的正则化边缘化堆叠式降噪自动编码器（MDA）已被开发出来，并且名为“带正则化域实例去噪的无监督域自适应”。这项工作由Csurka、Gabriela，Chidlovskii、Boris，Clinchant、Stéphane和Michel、索非亚共同完成。他们提出了一种改进的方法来发现领域不变特征，在无监督的情况下减少过度拟合源训练数据的风险。 Ganin和Lempitsky（ICML15）先前提出了针对深度模型的域自适应正则化方法，而这项工作在此基础上进一步发展了去噪自动编码器正则化的建议，并扩展了MDA框架以包括领域正则化。其目的是使特征在不同数据源间保持不变性，从而使适应过程更为容易。该研究利用最大平均差异（MMD）度量或基于领域的预测来减少源域与目标域之间的距离。此外，他们还使用了一个用于分类的领域模型作为正则器，并结合了源类标签以进一步优化损失函数。

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基于Matlab的XRCE_MSDA_DA_Regularization：用于领域适应的正则化边际堆叠去噪自动编码器

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本研究提出了一种创新算法——XRCE_MSDA_DA_Regularization，利用Matlab开发，结合了正则化、边际堆叠和去噪自动编码技术，旨在提升模型在不同领域数据间的适应能力。去噪声的代码在Matlab用于域自适应的正则化边缘化堆叠式降噪自动编码器（MDA）已被开发出来，并且名为“带正则化域实例去噪的无监督域自适应”。这项工作由Csurka、Gabriela，Chidlovskii、Boris，Clinchant、Stéphane和Michel、索非亚共同完成。他们提出了一种改进的方法来发现领域不变特征，在无监督的情况下减少过度拟合源训练数据的风险。 Ganin和Lempitsky（ICML15）先前提出了针对深度模型的域自适应正则化方法，而这项工作在此基础上进一步发展了去噪自动编码器正则化的建议，并扩展了MDA框架以包括领域正则化。其目的是使特征在不同数据源间保持不变性，从而使适应过程更为容易。该研究利用最大平均差异（MMD）度量或基于领域的预测来减少源域与目标域之间的距离。此外，他们还使用了一个用于分类的领域模型作为正则器，并结合了源类标签以进一步优化损失函数。

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