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 Latent sparse subspace learning and visual domain classification via balanced distribution alignment and Hilbert–Schmidt metric 基于平衡分布对齐和Hilbert-Schmidt度量的潜在稀疏子空间学习和视觉域分类
相关领域
子空间拓扑
模式识别（心理学）
人工智能
分类器（UML）
学习迁移
计算机科学
特征向量
杠杆（统计）
条件概率分布
核希尔伯特再生空间
数学
域适应
机器学习
希尔伯特空间
统计
数学分析
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期刊：Pattern Analysis and Applications 作者：Shiva Noori Saray; Mohammad Ali Balafar; Jafar Tahmoresnezhad 出版日期：2025-01-07 |
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