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上传时间: 2021-03-05
详细说明：万恩
加权对抗神经网络
有关该算法的在线演示，请访问
综合实验设置
没有重新加权
TrAdaBoostR2
万恩
WANN是一种适用于回归任务的监督域自适应方法。 该算法是基于实例的方法，该方法学习源实例损失的重新加权，以纠正源分布和目标分布之间的差异。
WANN算法包括在相同的梯度下降中并行训练三个网络。 加权网络W学习源实例权重，该权重乘以任务的源损失和差异网络ht和hd 。 最后一个网络估计了重新加权的源实例和目标实例之间的Y差异，并使用与另外两个相反的目标函数（ -G ）进行训练。 这是通过使用图中粗体显示的“逆向渐变层”（RGL）来完成的。
要求
数值实验代码需要以下程序包：
tensorflow （> = 2.0）
scikit-learn
numpy
cvxopt
nltk （用于情感分析预处理）
matplotlib （用于可视化）
可以使用文件en
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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