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该论文提出一种基于矩阵正态分布似然比测试的矩阵度量学习算法。通过引入矩阵正态分布模型，将样本数据视为矩阵形式进行建模，提高了度量学习的灵活性和适应性。算法利用似然比测试对不同类别的矩阵数据进行区分，优化度量矩阵以增强分类性能。该方法在图像识别等任务中表现出良好的效果，为矩阵度量学习提供了新的思路。 文档为pdf格式，0.82MB，总共6页。
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- 基于矩阵正态分布似然比测试的矩阵度量学习算法 - 2012年江苏省人工智能学术会议.pdf ...
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