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融合迁移学习和GAN的文本分类算法研究与实现任务书

 2020-02-18 05:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

在许多机器学习和数据挖掘算法中有一个重要假设:训练数据和目标数据在同一特征分布空间中,并具有相同的分布。实际上,这种假设可能不成立。在假设不成立的情况下,若实现相关领域知识到目标领域的迁移,将避免标注大量数据的昂贵代价。迁移学习作为新的学习框架,能够基于现有的数据和模型对新领域的数据进行建模。它解决了目标领域只有少量或没有标注数据的问题。近年来,生成对抗网络模型成为了深度学习中的热门研究方向。它为无监督学习模型的构建提供了有力的框架。

本设计的内容包括:研究基于GAN的迁移学习在文本上的可行性,提出基于GAN的迁移学习方法在文本上实现迁移,通过实验验证方法的有效性。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)首先通过爬虫采集相关数据集,对其进行分析;

2)然后搜集相关资料,建立合适的模型对数据集进行训练,并对模型进行评估和改进;

3)要求按武汉理工大学理工类本科生毕业论文撰写规范撰写毕业论文,论文字数不少于10000字,参考文献不少于15篇,其中近五年英文文献不少于2篇;并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面)。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1)2019/1/14—2019/1/22:查阅参考文献,明确选题;

2)2019/1/23—2019/2/22:进一步阅读文献,完成开题报告;翻译英文资料(不少于5000汉字),并交予指导教师检查。

3)2019/2/23—2019/4/30:对采集的相关数据集进行分析;模型的建立与改进;

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4. 主要参考文献

[1] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社,2016

[2] o.day and t. m. khoshgoftaar. a survey on heterogeneous transfer learning.journal of big data, vol. 4, (1), pp. 1-42, 2017.

[3] bousmalis k , silberman n , dohan d ,et al. unsupervised pixel-level domain adaptation with generative adversarialnetworks[j]. 2017 ieee conference on computer vision and pattern recognition(cvpr), 2017:95-104.

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