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脑启发的深度神经网络自动演化 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, 2020
作者:  陈智强
Adobe PDF(6533Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:278/9  |  提交时间:2021/01/27
脑启发,深度神经网络,动态类别聚类,压缩与结构塑形,旋转群同构 卷积  
面向非平稳环境的知识迁移方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  李怀宇
Adobe PDF(13633Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:244/10  |  提交时间:2020/06/11
元学习  持续学习  知识迁移  灾难遗忘  生成式对抗网络  
中国水墨作品数字化创作重构研究 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:  唐帆
Adobe PDF(17508Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:279/2  |  提交时间:2019/05/08
水墨图像  过程重构  知识驱动  绘画分析  动画  
知识与数据共同驱动的面部行为分析 与人脸卡通画合成 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  张勇
Adobe PDF(11332Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:308/2  |  提交时间:2018/05/31
先验知识  弱监督学习  人脸面部动作单元  卡通画合成  深度卷积神经网络  多示例学习  特征学习  
广义约束神经网络的约束施加方法研究及其在求解微分方程中的应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  曹林林
Adobe PDF(4115Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:185/3  |  提交时间:2017/06/15
广义约束神经网络  局部性原理  先验信息  微分方程  
一种仿生四足机器人的系统设计及步态控制 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  肖伟
Adobe PDF(19534Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:301/6  |  提交时间:2016/06/22
四足机器人  仿生腿  中枢模式发生器  步态控制  步态变换  
基于知识与数据共同驱动的植物生长建模方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  范兴容
Adobe PDF(8745Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:847/6  |  提交时间:2016/06/20
知识驱动的模型  数据驱动的模型  Greenlab  Tomsim  知识与数据共同驱动的模型  模型融合  植物生长建模  
基于主曲线的无监督排序学习及其在综合评价中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  李纯果
Adobe PDF(5249Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:259/0  |  提交时间:2015/09/02
无监督排序  主曲线  领域知识  元准则  综合评价  Unsupervised Ranking  Principal Curves  Prior Information  Meta- Rules  Comprehensive Evaluation  
知识与数据驱动机器学习模型的参数可辨识性理论研究 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:  冉智勇
Adobe PDF(2492Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:454/0  |  提交时间:2015/09/02
可辨识性  参数冗余  信息论  Kullback_leibler 散度  最优化理论  辨识函数  Identifiability  Parameter Redundancy  Information Theory  Kullback-leibler Divergence  Optimization Theory  Identifying Function  
嵌入目标先验知识的结构化输出学习模型研究 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:  吴保元
Adobe PDF(4543Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:309/0  |  提交时间:2015/09/02
目标先验知识  结构化输出学习  耦合隐马尔可夫随机场  视频处 理  多标签学习  缺失标签  耦合条件随机场  Target Prior Knowledge  Structured Output Learning  Video Processing  Coupled Hidden Markov Random Field  Multi-label Learning  Missing Labels  Coupled Conditional Random Field