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面向特征学习的图像开集识别方法研究
学位论文
, 2024
作者:
孙珈因
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浏览/下载:9/2
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提交时间:2024/05/23
开集识别
分布建模
层级注意力
频域滤波
反事实去混淆
直推式框架
Generalized Embedding Machines for Recommender Systems
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 571-584
作者:
Enneng Yang
;
Xin Xin
;
Li Shen
;
Yudong Luo
;
Guibing Guo
Adobe PDF(1617Kb)
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浏览/下载:5/4
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提交时间:2024/05/23
Feature interactions, high-order interaction, factorization machine (FM), recommender system, graph neural network (GNN)
Distributed Deep Reinforcement Learning: A Survey and a Multi-player Multi-agent Learning Toolbox
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 411-430
作者:
Qiyue Yin
;
Tongtong Yu
;
Shengqi Shen
;
Jun Yang
;
Meijing Zhao
;
Wancheng Ni
;
Kaiqi Huang
;
Bin Liang
;
Liang Wang
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浏览/下载:4/3
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提交时间:2024/05/23
Deep reinforcement learning, distributed machine learning, self-play, population-play, toolbox
非侵入式负荷监测综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 644-663
作者:
邓晓平
;
张桂青
;
魏庆来
;
彭伟
;
李成栋
Adobe PDF(13303Kb)
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提交时间:2024/05/20
非侵入式负荷监测
负荷分解
特征提取
隐马尔科夫模型
深度学习
基于隐私保护的联邦推荐算法综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2142-2163
作者:
张洪磊
;
李浥东
;
邬俊
;
陈乃月
;
董海荣
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提交时间:2024/05/20
推荐系统
联邦学习
隐私保护
协同过滤
面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1062-1072
作者:
解元
;
邹涛
;
孙为军
;
谢胜利
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提交时间:2024/05/09
盲源分离
卷积混叠
独立分量分析
非负矩阵分解
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
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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
F范数度量下的鲁棒张量低维表征
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1799-1812
作者:
王肖锋
;
石乐岩
;
杨璐
;
刘军
;
周海波
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提交时间:2024/04/24
张量主成分分析
低维表征
特征提取
鲁棒性
重构误差
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
Large-scale Multi-modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 447-482
作者:
Xiao Wang
;
Guangyao Chen
;
Guangwu Qian
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Pengcheng Gao
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Xiao-Yong Wei
;
Yaowei Wang
;
Yonghong Tian
;
Wen Gao
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提交时间:2024/04/23
Multi-modal (MM), pre-trained model (PTM), information fusion, representation learning, deep learning