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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
Adobe PDF(4295Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:381/4  |  提交时间:2016/01/29
跨领域图像识别方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:  刘鹏程
Adobe PDF(9962Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:306/2  |  提交时间:2016/01/21
图像识别  领域自适应  自适应网络  目标对齐  低秩重构  
短文本语义匹配关键技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:  许家铭
Adobe PDF(2694Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:373/3  |  提交时间:2016/01/22
语义匹配  主题模型  卷积神经网络  哈希学习  文本聚类  
物体识别中的视觉结构建模与推理研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:  刘康伟
Adobe PDF(11050Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:223/17  |  提交时间:2016/06/30
物体识别  物体检测  变形物体匹配  结构建模  
面向非结构化文本的关系抽取关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  曾道建
Adobe PDF(5088Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:2057/1  |  提交时间:2015/09/02
信息抽取  关系抽取  非结构化文本  卷积神经网络  Information Extraction  Relation Extraction  Unstructured Texts  Convolutional Neural Networks  
基于深度学习的特征表示和图像分类方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  刘炳源
Adobe PDF(13290Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:3196/0  |  提交时间:2015/09/02
图像表示  图像分类  特征表示  深度学习  稀疏约束  空间信息  Image Representation  Image Classification  Feature Learning  Deep Learning  Sparse Constraints  Spatial Information  
图像识别中的特征表达方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  刘颖璐
Adobe PDF(13896Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1256/0  |  提交时间:2015/09/02
图像识别  特征表达  空间结构信息  自适应汇聚  多源异构数据分类  Image Recognition  Feature Representation  Spatial Structure Information  Adaptive Pooling  Multiple Outlooks Learning  
结构稀疏学习及其在图像检索中的应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  康翠翠
Adobe PDF(6814Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:349/0  |  提交时间:2015/09/02
稀疏学习  Lasso  核方法  度量学习  人脸识别  跨模态交叉匹配  “文本–图像”检索  Sparse Representation  Lasso  Kernels  Metric Learning  Face Recognition  Cross-modal Matching  Image Retrieval  
面向分类和检索的视觉表达学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  赵放
Adobe PDF(14072Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/1  |  提交时间:2015/09/02
表达学习  主题模型  深度学习  视觉分类  视觉检索  Representation Learning  Topic Model  Deep Learning  Visual Classification  Visual Retrieval  
基于深度神经网络的无监督特征学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  黄培浩
Adobe PDF(6741Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:577/1  |  提交时间:2015/09/02
深度学习  无监督特征学习  聚类分析  数据降维  Deep Learning  Unsupervised Feature Learning  Clustering Analysis  Dimensionality Reduction