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发布时间：2023-09-01
收藏适用场景： 核学习
解决的技术问题： 线性约束含有分类信息，需要在全监督或者半监督情形下进行。
说明书概要： 本发明公开了一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置，用于解决数字图像的黎曼流形数据的核学习方法的两个问题：1)测度保持问题，通过参数化马氏距离学习的方式，使得黎曼流形上的对称正定矩阵变换到欧式空间上的距离与黎曼流形上的测地距离相等，根据Bregman优化算法求得马氏距离矩阵的最优解；2)固定核方法问题。通过核学习的方式；根据Bregman优化算法，进行核学习得到最优的核矩阵，使得核空间上的距离与测地距离保持一致，最终有效的解决了黎曼流形测度保持以及单一核局限性的问题。
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