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multi-kernel learning
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个性化在线联邦学习的多核方法
基于多核学习的在线非线性函数逼近，通过联邦学习在分布在不同客户端之间的数据上训练多核模型；提出一种算法框架，允许客户端以可负担的通信成本与服务器进行通信，并利用随机特征近似提出可扩展的在线联邦多核学习算法。实验证明，与其他在线联邦核学习算法
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8 months ago
ICML
基于图的在线多核学习
该论文提出了一种数据驱动的核选择方法，利用相似性构建和优化图，辅助选择核子集，以提高函数近似的准确性和降低计算复杂度，并且采用随机特征逼近来实现在线学习，并通过实验证明了新方法的优势。
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3 years ago
CVPR
多核相关滤波器实现高速跟踪
本研究将多核学习应用于相关滤波器（CF）算法的升级，提出了一种新的 KFCK 算法（MKCFup），通过消除不同核之间的负互干扰，显著提高了算法的准确性和速度，实现了对高速小移动目标的有效跟踪。
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6 years ago
基于本地化多核学习的异常检测：单类分类
本文提出了一种新的基于局部多核学习和门函数的一类分类算法，用于异常检测，与现有算法相比，该算法在 25 种基准数据集上的性能明显更好，支持向量更少。
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6 years ago
基于随机特征的在线多核学习在未知动态环境下的应用
本文提出了一种基于随机特征逼近和正交促进的可扩展多内核学习方法以实现所需的非线性学习函数，并发展了自适应多核学习方法以进一步提高动态环境下的性能，这种方法不仅考虑了数据驱动的内核组合学习，还考虑了未知动态方面，并在合成和真实数据集上进行了测
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7 years ago
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