马里奥matlab代码-domain_adversarial_neural_network:域适应表示学习算法（在JMLR2016中发布）

马里奥matlab代码域对抗神经网络（浅层实现） 此python代码已用于进行以下JMLR论文的第5.1节中介绍的实验。 Yaroslav Ganin，Evgeniya Ustinova，Hana Ajakan，Pascal Germain，Hugo Larochelle，FrançoisLaviolette，Mario Marchand和Victor Lempitsky。 神经网络领域专业训练。 机器学习研究杂志，2016。 内容 DANN.py包含学习算法。 fit()函数是本文算法1的非常简单的实现。 experiments_amazon.py包含在Amazon情感分析数据集上执行的示例（文件夹data包含数据集文件的副本）。 计算目标测试风险（请参见论文表1）和Proxy-A-Distance （请参见论文图3）。 experiments_moons.py包含用于生成本文图2的代码（关于相互缠绕的月亮玩具问题的实验）。 mSDA.py包含用于生成mSDA表示的函数（这些是Chen et al。（2012）Matlab代码的文字翻译）