基于实例和特征的迁移学习算法研究_戴文渊
基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3
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英集芯移动电源芯片的IIC寄存器手册，不是数据手册。支持IP5209/IP5109/IP5207/IP5108等芯片，有详细的寄存器地址说明。英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51086、12C通讯波形介绍SDANOURMSBAcknowleAcknowledgementSignal From ReceiverSignal From Receiver8Condition(S)RW ACKACK Condition(Py1 2c master写的时候,先传8bit数据,第9个bit读save返回的ack,ack为低代表写入成功,为高代表写入不成功。l2 c master读的时候,最后一个byte传输是 slave返叵数据, master返回nack(高电平),代表读结束:如果 master返回的是ack(低电平),则说明读没有结束, master会继续读所以第九个bit的ack信号要看 master端是读操作还是写操作:因为IP5209/P5109/P5108/P5207只能做save如果往1P5209/P5109/P5108/P5207寄存器写入数据,P5209/P5109/P5108/P5207返回ack为低电平;如果从P5209/P5109/P5108/P5207读取数据,IP5209/|5109/P5108/P5207返回nack高电平),( master必须发NACK,否则会有异常)代表读结束(英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51083、寄存器功能描述标示为“ Reserved”的寄存器位有特殊控制作用,不可改变原有的值,否则会出现无法预期的结果。对寄存器的操作必须按照“读-→>修改-->写”来进行,只修改要用到的bit,不能修改其他未用bit的值。1.1 SYS CTLOOffset= Ox01Bit(s)NameDescriptionR/WReset7:5Reserved手电筒检测是否使能RW1. enableO: disableLight enableRW0: disable1 enableBoost enableRW1O: disable1: enableCharger enableRWO disable1: enable0Reserved1.2 SYS CTL1Offset=0x02Bit(sNameDescriptionResetReserved轻载关机使能(0c可设定轻载关机阙|R/W值1:使能| BATLOW轻载关机功能0:关闭 BATLOW轻载关机功能负载插入自动开机R/W1:使能0:关闭英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51081.3 SYS CTL2Offset =0x0cBit(s)NameDescriptionR/WReset7:3轻载关机电流阈值设定RW00100n * 12mA当BAT电流小于设定阈值时,持续325米机注意:此电流设定阈值需要大于100mA2:0Reserved1. 4 SYS CTL3Offset=0x03it (s)NameDescriptionR/WReset7:6长按按键时间选择010:1S01:2s10:3S11:4S1:连续两次短按(两次短按在15内)R1关札功能使能O:连续两次短按(两次短按在15内)关机功能关闭4:0Reserved1.5 SYS CTL4Offset =0x04Bit(s)NameDescriptionR/WReset7:6关机时间设定R/W11:64s10:3201:16s00:8sV|N拔出是否开启 BOOST11:开启0:不开启4:0Reserved(i)英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51081.6 SYS CTLSOffset = 0x07Bit(s)NameDescriptionR/WResetReservedNNTC功能使能R/W:使能1:关闭ReservedR/W按键开关WLED于电筒方式选择:0:长按251:短按两次按键0按键关机方式选择:R/W0:短按两次按键1:长按251.7 Charger_ CTIOffset=0x22Bit(s)NameDescriptionR/WReset7:5Reserved3:2充电欠压环设定(充电时输出端voUT的R/电压)11:4.83V10:4.73V01:4.63V00:4.53V注:在充电的时候C会检测输出voUT的电压来自动调整充电电流,当VOUT的电压大于改置值时就以最大电流对充电充电,小于设定值时就自动减小充电电流以维持此电压;如果客户要求边充边放状态下可在输出端加采样电阻检测边充边放状态输出端的负载电流大于100mA时可把欠压环设置为最高,优先对外部负载充电1:0Reserved英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51081.8 Charger CTL2Offset=0x24Bit(s)NameDescriptionR/WResetReserved6:5BAT电池类型选择R/W0011: RESERVED10:4.35V电池01:43V电池00:4.2V电池4:3RESERVED2:1恒压充电电压加压设置1011:加压4210:加压28mV1:加压1400:不加压注:4.30V/4.35V建议加压14mV;4.2V建议加压28mV;如果客户需要支持44V的电芯,可以在435V电池的基础上选择加压48mV,充饱由MCU检测到电池电压大于44V,电流小于200MA才认为是电芯充饱了Reserved1.9 CHG DIG cTL4Offset = 0x26Bit(s)NameDescriptionR/WResetReserved电池类型内部寄存器设定还是外部setP|设定|RW选择1:外部 VSET PIN设置内部寄存器设置如果是该bit为0,可通过0x24寄存器的bit6:5来设定电池类型5:0Reserved英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51081.10 CHG DIG CTL4Offset=0x25Bit(s)NameDescriptionR/WReset7:5Reserved充电电流设置(设置为电氾端电流)R/W10111lbat=b0*0.1+b1*0.2+b2*0.4+b3*08+b4*1.6A注:默认值为1011123A左右1.11 MEP CTLOOffset = 0x51it (s)NameDescriptionR/WReset7:6Reserved5: 4 LIGHT selLGHT功能选择R/W0000: WLED01: GP10210: VREF11: Reserved3: 2 L4_selL4的功能选择R/W00:L401:GP|o110: Reserved11: Reserved1:0L3_seL3的功能选择R/W01: GPIO010: Reserved11: Reserved1.12 MFP CTL1Offset=0x52sit(s)NameDescriptionR/WReset7:4ReservedR/W3: 2 VSET selVSET功能选择W0000:电池电压选择PN)英集应利P5209/P5109/P5207/P510801: GP10410: Reserved11: Reserved1: 0 RSET seRS氏T功能选择R/W0000:电池内阻选择PN01:GP|O310: Reserved11: Reserved1.13 GPIO CTL2Offset =0x53 default oxoBit(sNameDescriptionR/WReset7:5Reserved4:0 GPIO_ INEN GPIO[4: 0]input enableRW00: Disable1: Enable1.14 GP0 CTL2Offset= Ox54 default oxoBits)NameDescriptionR/WReset7:5Reserved4: 0 GPIO_OUTEN GPIO[4: ]output enableRW00: Disable1: Enable在丌启 Output之前,需要先将data配好1.15 GPO CTL3Offset =0x55Bit(s)NameDescriptionR/w Reset7:5Reserved4:0 GPIO DATGPIO[4: 0]DATAR/W0(i)英集匙利技INJOINIC TECHNOLOGYP5209/P5109/P5207/P51082.1 BATVADC DATOOffset =Oxa2Bit(s)NameDescriptionR/WReset7:0 BATVADO7:| BATVADC数据的低8bitRO2.2 BATVADC DAT1Offset Oxa3Bit(s)NameDescriptionR/VReset7:6Reserved5:0 BATVADC[13: BATVADC数据的高6btR8]VBAT=BATVADC*0. 26855mv+2.6VBATVADC VALUE low =l2C Read Byte( 12C SLAVE ADDR, Oxa2);//low 8bitBATVADC VALUE high=12c Read Byte(I2C SLAVE ADDR, Oxa3); //high 6bitf( BATVADC VALUE high&0x20)=0x20)//补码BATVOL[=2600-("BATVADC VALUE low +((BATVADC vaLUe high & 0x1F)*256+1)*0.26855else//原码BATVOL[]=2600+(BATVADC VALUE low+BATVADC_ VALUE high *256)*0.26855; //mv 24i
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