CASIA OpenIR

Browse/Search Results:  1-10 of 945 Help

Selected(0)Clear Items/Page:    Sort:
Improving visual question answering using dropout and enhanced question encoder 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 90, 期号: 1, 页码: 404-414
Authors:  Fang, Zhiwei;  Liu, Jing;  Li, Yong;  Qiao, Yanyuan;  Lu, Hanqing
View  |  Adobe PDF(1624Kb)  |  Favorite  |  View/Download:22/3  |  Submit date:2019/04/23
Visual question answering  Coherent dropout  Siamese dropout  Enhanced question encoder  
基于深度强化学习裁剪物体背景的弱监督物体定位 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2019
Authors:  郑武
Adobe PDF(3920Kb)  |  Favorite  |  View/Download:7/1  |  Submit date:2019/06/16
弱监督物体定位,深度强化学习,背景裁剪  
引入物理环境信息的问答技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  姚轶群
Adobe PDF(2023Kb)  |  Favorite  |  View/Download:7/1  |  Submit date:2019/06/17
自然语言理解  物理环境  视觉  问答  推理  
类脑自主学习与决策神经网络模型 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院自动化化研究所, 2019
Authors:  赵菲菲
Adobe PDF(16032Kb)  |  Favorite  |  View/Download:17/0  |  Submit date:2019/06/05
类脑自主学习与决策  多脑区协同  脉冲神经网络  发育神经网络  微观可塑性  视觉恐惧反应模型  无人机自主决策  
循环神经网络计算加速研究 学位论文
, 中科院自动化所: 中科院自动化所, 2019
Authors:  李哲
Adobe PDF(2181Kb)  |  Favorite  |  View/Download:11/0  |  Submit date:2019/06/04
循环神经网络  二值化  低秩分解  加速  
面向用户行为序列的深度上下文建模 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  崔强
Adobe PDF(12117Kb)  |  Favorite  |  View/Download:2/0  |  Submit date:2019/06/18
上下文信息  深度学习  用户行为序列  循环神经网络  注意力机制  
基于深度学习的视听多模态融合及生成方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
Authors:  郝王丽
Adobe PDF(10215Kb)  |  Favorite  |  View/Download:1/0  |  Submit date:2019/06/18
多模态感知,模态补足,视听融合,视听生成  
微装配机器人技能学习方法及应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  秦方博
Adobe PDF(7154Kb)  |  Favorite  |  View/Download:4/0  |  Submit date:2019/06/15
技能学习  微装配  显微视觉  图像特征提取  柔顺控制  
基于特征学习的目标检测技术研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  朱优松
Adobe PDF(8332Kb)  |  Favorite  |  View/Download:22/1  |  Submit date:2019/06/05
目标检测  特征学习  卷积神经网络  深度学习  
面向非结构化文本的关系抽取关键技术研究 学位论文
, 中科院自动化所: 中科院自动化所, 2019
Authors:  曾祥荣
Adobe PDF(8436Kb)  |  Favorite  |  View/Download:17/1  |  Submit date:2019/06/04
信息抽取  关系分类  关系抽取  多关系抽取  深度学习  强化学习