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基于自注意力对抗的深度子空间聚类
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 271-281
作者:
尹明
;
吴浩杨
;
谢胜利
;
杨其宇
Adobe PDF(5066Kb)
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提交时间:2024/05/20
子空间聚类
生成对抗网络
自注意力模型
深度学习
眼动跟踪研究进展与展望
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1173-1192
作者:
苟超
;
卓莹
;
王康
;
王飞跃
Adobe PDF(16872Kb)
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提交时间:2024/05/20
眼动跟踪
人眼检测
视线估计
注意力分析
基于低秩约束的熵加权多视角模糊聚类算法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1760-1770
作者:
张嘉旭
;
王骏
;
张春香
;
林得富
;
周塔
;
王士同
Adobe PDF(1846Kb)
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提交时间:2024/05/20
多视角模糊聚类
香农熵
低秩约束
核范数
交替方向乘子法
基于一步张量学习的多视图子空间聚类
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 40-53
作者:
赵晓佳
;
徐婷婷
;
陈勇勇
;
徐勇
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提交时间:2024/05/09
多视图子空间聚类
张量奇异值分解
一步化学习
图学习
深度对比学习综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 15-39
作者:
张重生
;
陈杰
;
李岐龙
;
邓斌权
;
王杰
;
陈承功
Adobe PDF(5378Kb)
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浏览/下载:11/5
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提交时间:2024/05/09
对比学习
深度学习
特征提取
自监督学习
度量学习
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1433-1445
作者:
文杰
;
颜珂
;
张正
;
徐勇
Adobe PDF(3228Kb)
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浏览/下载:9/3
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提交时间:2024/04/25
多视角聚类
视角缺失
不完整多视角聚类
图学习
Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 136-152
作者:
Na Luo
;
Weiyang Shi
;
Zhengyi Yang
;
Ming Song
;
Tianzi Jiang
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提交时间:2024/04/23
Multimodal fusion, supervised learning, unsupervised learning, brain atlas, cognition, brain disorders
AI for Supporting the Freedom of Drawing
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 63-88
作者:
Xiaohua Sun
;
Juexiao Qin
Adobe PDF(14055Kb)
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浏览/下载:13/6
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提交时间:2024/04/23
Intention understanding, drawing support, drawing, art, human-artificial intelligence (AI) collaboration
State of the Art on Deep Learning-enhanced Rendering Methods
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 799-821
作者:
Qi Wang
;
Zhihua Zhong
;
Yuchi Huo
;
Hujun Bao
;
Rui Wang
Adobe PDF(6540Kb)
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提交时间:2024/04/23
Neural rendering, computer graphics, scene representation, rendering, post-processing
Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 539-553
作者:
Yi-Ming Lin
;
Yuan Gao
;
Mao-Guo Gong
;
Si-Jia Zhang
;
Yuan-Qiao Zhang
;
Zhi-Yuan Li
Adobe PDF(1253Kb)
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提交时间:2024/04/23
Federated learning, multimodal learning, heterogeneous data, edge computing, collaborative learning