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| 面向开放环境模式识别的小样本学习方法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 王瑞琪
 Adobe PDF(6050Kb) |  收藏 | 浏览/下载：349/23 | 提交时间：2022/06/15
小样本学习 广义小样本学习 特征自适应 数据增强 表示学习 |
| 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 |
| 基于低秩分解和通道剪枝的卷积神经网络压缩 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦609: 中国科学院大学人工智能学院, 2021
作者: 尉德利
Adobe PDF(3557Kb) | 收藏 | 浏览/下载：223/5 | 提交时间：2021/07/01
卷积神经网络压缩 低秩分解 基于学习的低秩分解 通道剪枝 模型压缩工具 |
| 无权访问的条目 学位论文
作者: 许庭兵
Adobe PDF(9981Kb) | 收藏 | 浏览/下载：80/4 | 提交时间：2020/01/02 |
| 基于原型的在线自适应学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者: 沈媛媛
Adobe PDF(4464Kb) | 收藏 | 浏览/下载：335/3 | 提交时间：2019/12/31
在线半监督学习 在线主动学习 非遗忘学习 连续自适应 原型学习 |
| 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 |
| 大类别集分类与自适应及其在汉字识别中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 张煦尧
Adobe PDF(2928Kb) | 收藏 | 浏览/下载：332/1 | 提交时间：2015/09/02
大类别集模式分类 手写汉字识别 降维 局部平滑 修正二次判别函数 分类器自适应 风格迁移映射 模式域分类 Large Category Classification Handwritten Chinese Character Recognition Dimensionality Reduction Local Smoothing Mqdf Adaptation Style Transfer Mapping Pattern Field Classification |
| 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 |
