矩陣與張量低秩逼近及其應(yīng)用
【文章頁數(shù)】:46 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.1.提出的兩步腦功能網(wǎng)絡(luò)估計(jì)框架.首先,采用如PC和SR的傳統(tǒng)
推斷拓?fù)湎嗤哪X功能網(wǎng)絡(luò).雖然組稀疏(被L1范數(shù)編碼)可以在多任務(wù)學(xué)習(xí)的視角下有效地利用主體之間的關(guān)系[46,53],但是在實(shí)踐中,GSR背后的假設(shè)(即總體先驗(yàn))太強(qiáng),難以得到滿足.因?yàn)樵S多研究都指出,不同個(gè)體的腦功能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間存在著顯著差異,特別是當(dāng)病人和健康....
圖3.2.動(dòng)機(jī)說明.我們畫了4張卡通面孔,每一張都對(duì)應(yīng)于一個(gè)個(gè)體.(a)
圖3.2.動(dòng)機(jī)說明.我們畫了4張卡通面孔,每一張都對(duì)應(yīng)于一個(gè)個(gè)體.(a)在個(gè)體層次上,基于PC或SR的構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò),從而可能導(dǎo)致不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);(b)由于使用了總體先驗(yàn)的“約束”,基于GSR構(gòu)建的個(gè)體之間拓?fù)渖鲜窍嗨频哪X功能網(wǎng)絡(luò);(c)....
圖3.3.基于估計(jì)出的腦功能網(wǎng)絡(luò)的MCI識(shí)別流程.3.4.4結(jié)果
圖3.3.基于估計(jì)出的腦功能網(wǎng)絡(luò)的MCI識(shí)別流程.絡(luò)可視化3.2節(jié)所述,我們首先使用基準(zhǔn)方法,即步驟一中的PC能網(wǎng)絡(luò).在此之后,執(zhí)行步驟二,利用LORTA對(duì)初始估細(xì)化.也就是說,LORTA的操作是基于PC和SR的,因功能網(wǎng)絡(luò)結(jié)果看作是....
圖3.4基于不同方法的一個(gè)被試的網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣.
(a)PC(b)PC-tensor(c)SR(d)GSR(e)SR-tensor圖3.4基于不同方法的一個(gè)被試的網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣.3.4.4.2分類結(jié)果在表3.3中,我們報(bào)告了5種不同方法的分類結(jié)果,包括精度,敏感性和特異性,它們的定義如下:精....
本文編號(hào):4037179
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