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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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(6050Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:346/23  |  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 |
| 基于深度结构化学习的手写数学公式识别 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化所: 中国科学院大学, 2021 作者: 吴金文![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4312Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:280/8  |  提交时间:2022/04/07 手写数学公式识别 配对对抗学习 预感知单元 图到图生成 字符原型 |
| 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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4464Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:330/3  |  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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(8590Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:5970/70  |  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 |
| 中文手写文本行识别 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 吴一超![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(3169Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:557/8  |  提交时间:2018/01/04 中文手写文本行识别 神经网络语言模型 卷积神经网络形状模型 递归神经网络识别框架 |
| 基于大规模语料库的短文本分类方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2015 作者: 王鹏![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4295Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:394/4  |  提交时间:2016/01/29 |
| 基于因式分解机模型的非线性分类器设计 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: 刘晓龙
Adobe PDF(897Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:281/0  |  提交时间:2015/09/02 因式分解机模型 随机梯度下降算法 多项式分类器 支持向量机 Factorization Machines Sgd Pca-pnc Svm |
| 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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(2928Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:318/1  |  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 |
| 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:294/0  |  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 |
| 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:649/0  |  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 |