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基于滑动窗分类的字符串识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦三楼第五会议室: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  高立崑
Adobe PDF(6736Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:269/2  |  提交时间:2021/07/01
字符串识别,连接时序分类算法,期望最大算法,卷积原型分类器  
深度神经网络结构:从人工设计到自动学习 学位论文
工学博士, 中科院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  钟钊
Adobe PDF(8590Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:5989/70  |  提交时间:2019/06/17
深度神经网络  深度学习  网络结构搜索  强化学习  机器学习  
基于深度学习的图像识别算法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  谢国森
Adobe PDF(9753Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:265/13  |  提交时间:2016/07/14
卷积神经网络  图像识别  特征表示  汇聚  双层优化  部件  
文本分类中特征选择和变换方法的研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者:  汪明波
Adobe PDF(1137Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:206/0  |  提交时间:2015/09/02
文本分类  特征选择  特征变换  监督的潜性语义索引  Text Categorization  Feature Selection  Feature Transformation  Supervised Latent Semantic Indexing  
基于深层神经网络的遥感图像目标检测 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  陈雪云
Adobe PDF(14952Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:286/0  |  提交时间:2015/09/02
遥感图像  目标检测  曲率方向直方图  深层卷积神经网络  Remote Sensing Images  Object Detection  Histogram Of Oriented Curvature  Deep Convolutional Neural Networks  
多任务学习理论与方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  杨沛沛
Adobe PDF(1498Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:569/0  |  提交时间:2015/09/02
多任务学习  公共子空间  图拉普拉斯正则化  度量学习  几何保持性  Multi-task Learning  Common Subspace  Graph Laplacian Regularization  Metric Learning  Geometry Preserving Property  
视频中的人体跟踪和行为识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  王恒
Adobe PDF(10183Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:297/0  |  提交时间:2015/09/02
背景信息  半监督鉴别跟踪  行为识别  稠密轨迹  运动边界  特征融合  Background Information  Semi-supervised Discriminant Tracking  Action Recognition  Dense Trajectories  Motion Boundary  Feature Combination  
特征降维方法研究及其在手写汉字识别中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  徐博
Adobe PDF(2698Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:232/0  |  提交时间:2015/09/02
汉字识别  特征提取  特征选择  关键区域选择  Handwritten Chinses Character Recognition  Feature Extraction  Feature Selection  Critical Region Selection  
快速、鲁棒的半监督学习算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  张燕明
Adobe PDF(1488Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:231/0  |  提交时间:2015/09/02
半监督学习  直推学习  流形学习  基于图的机器学习方法  Laplacian矩阵  Semi-supervised Learning  Transductive Learning  Manifold Learning  Graph-based Machine Learning Methods  Graph Laplacian  
基于高斯混合模型的高维数据概率密度估计 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晓华
Adobe PDF(1732Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:659/0  |  提交时间:2015/09/02
概率密度估计  高斯混合模型  Em算法  共享子空间混合密度模型  鉴别学习  最小分类错误准则  梯度下降  模型选择  启发式交叉验证  Probability Density Estimation  Gaussian Mixture Model  Em Algoithm  Pooled Subspace Mixture Density Model  Discriminative Learning  Minimum Classification Error Criterion  Gradient Descent  Model Selection  Heuristic Cross-validation