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CNN结构论文翻译
CNN结构论文翻译
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为了克服人脸识别中存在光照、姿态、颜色等噪声的干扰,融合了卷积神经网络与孪生神经网络的优点,提出了一种改进的CNN网络结构,该结构由两个卷积神经网络组成,且共享网络权值,在该结构的训练中采用了差异深度度量学习(DDML)算法。卷积结构有效地去除外界噪声干扰,且在非线性降维中权值共享结构能够自动提取相同特征,DDML算法增加了提取特征的有效性。在ORL、YaleB和AR人脸数据库上实验结果表明,与P
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fast r-cnn 是基于深度学习提出的目标检测的新型网络结构
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Faster R-CNN论文解读.md
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一种基于CNN模型多元时间序列分类结构,佘强,李静林,多元时间序列分类问题是时间序列挖掘领域中的重要问题,目前的常规做法是使用基于欧氏距离或 DTW 距离的K近邻分类模型,或基于统计
使用卷积神经网络 (CNN) 进行智能阿尔茨海默病预测-研究论文
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它使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法的分层结构。 它们主要用于医学诊断,以做出疾病预测、机器人手术和放射治疗等关键决策。 疾病预测包括识别和分类阿尔茨海默病。 它是痴呆症的最常见原因,影响全球约 4600 ...
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(论文加源码)基于CNN和LSTM的脑电情绪识别(数据集为DEAP和seed)4D-CRNN.zip
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论文研究-双目标的CNN无参考图像质量评价方法.pdf
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其次,设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构,从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比,所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。
LCTFP:基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码)
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幸福-左手边
2018-08-07
挺好的,有用
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