本發(fā)明提出一種多視角強(qiáng)化圖像聚類方法,屬于圖像聚類與強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域,包括:1)預(yù)訓(xùn)練各視角獨(dú)立的特征提取網(wǎng)絡(luò),初始化各視角的潛在特征空間;2)預(yù)訓(xùn)練多視角特征融合網(wǎng)絡(luò),初始化各視角的融合特征空間;3)采用K?means方法初始化聚類環(huán)境,并為環(huán)境中的聚類原型分配伯努利單元;4)利用在線獎賞策略實(shí)時分配隨機(jī)獎賞,動態(tài)更新環(huán)境中的伯努利單元;5)更新參數(shù),迭代優(yōu)化聚類原型直到滿足收斂條件,完成多視角強(qiáng)化聚類過程。本發(fā)明采用在線獎賞策略聯(lián)合學(xué)習(xí)融合表征和調(diào)整集群,充分將視角間的互補(bǔ)信息以及樣本與聚類原型間的交互信息作用于聚類分析的過程中,有效提升聚類性能。
聲明:
“多視角強(qiáng)化圖像聚類方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)