[发明专利]基于深度子域关联适应网络的脑电情感迁移方法有效
| 申请号： | 202110453320.2 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113157096B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 胡家豪;孟明;戴橹洋;尹旭 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度子域关联适应网络的脑电情感迁移方法。首先根据样本标签将源域和目标域划分为子领域，通过深度神经网络同时提取源域和目标域特征后，使用多核高斯函数将特征样本映射至再生核希尔伯特空间得到不同域样本之间的距离度量，之后根据标签和度量值计算源域和目标域中同类子域样本之间的关联循环损失，最后通过反向传播算法最小化源域分类损失与关联循环损失的和，达到域适应的效果。本发明为后续深度迁移学习算法的改进提供了新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 关联 适应 网络 情感 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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