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Reply to "Reply to 'Determining structural identifiability of parameter learning machines'" 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2016, 卷号: 218, 页码: 318-319
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：397/113  |  提交时间：2017/02/14
An identifying function approach for determining parameter structure of statistical learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 162, 页码: 209-217
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(386Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：293/72  |  提交时间：2015/09/17
Identifying Function  Structural Identifiability  Statistical Learning Machine  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  Reparameterization  
Global stability analysis of fractional-order Hopfield neural networks with time delay 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 2015, 期号: 154, 页码: 15-23
作者:  Wang, Hu;  Yu, Yongguang;  Wen, Guoguang;  Zhang, Shuo;  Yu, Junzhi
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Hopfield Neural Networks  Global Stability  Fractional-order  Time Delay  
Determining parameter identifiability from the optimization theory framework: A Kullback-Leibler divergence approach 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 142, 期号: 2, 页码: 307-317
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(563Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：258/61  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix  
Globality and locality incorporation in distance metric learning 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 129, 期号: 1, 页码: 185-198
作者:  Wang, Wei;  Hu, Bao-Gang;  Wang, Zeng-Fu
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Mahalanobis Distance  Metric Learning  Convex Optimization  Classification  
Determining structural identifiability of parameter learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 127, 期号: 1, 页码: 88-97
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(515Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：287/71  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Parameter Learning Machine  Exhaustive Summary  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  
Principal Component Analysis Based on Nonparametric Maximum Entropy 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2010, 卷号: 73, 期号: 10-12, 页码: 1840-1852
作者:  Ran He(赫然);  Baogang Hu;  Xiaotong Yuan;  Weishi Zheng
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Pca  Entropy  Subspace Learning  Information Theoretic Learning  
Structural identifiability of generalized constraint neural network models for nonlinear regression 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2008, 卷号: 72, 期号: 1-3, 页码: 392-400
作者:  Yang, Shuang-Hong;  Hu, Bao-Gang;  Cournede, Paul-Henry
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Identifiability  Parameter Redundancy  Derivative Functional Vector  Nonlinear Regression  Hybrid Neural Network