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通过参数子空间解缠实现高效的无源时间序列自适应
对个性化和隐私设备应用程序的不断增长的需求凸显了无源无监督域自适应 (SFDA) 方法的重要性,尤其是对于时间序列数据,其中个体差异会产生较大的域偏移。随着传感器嵌入式移动设备变得无处不在,优化 SFDA 方法以提高时间序列环境中的参数利用率和数据样本效率变得至关重要。时间序列中的个性化对于适应个人用户的独特模式和行为至关重要,从而提高预测的相关性和准确性。在此...
来源:Apple机器学习研究请完成安全验证
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