中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR
（本次检索基于用户作品认领结果）

浏览/检索结果: 共13条，第1-10条 帮助

限定条件        
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Centroid-aware local discriminative metric learning in speaker verification 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 72, 期号: 72, 页码: 176-185
作者:  Sheng, Kekai;  Dong, Weiming;  Li, Wei;  Razik, Joseph;  Huang, Feiyue;  Hu, Baogang
浏览  |  Adobe PDF(2013Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：416/106  |  提交时间：2018/01/02
Text-independent Asv  Centroid-aware Balanced Boosting Sampling  Adaptive Neighborhood Component Analysis  Linear Magnet  
Parameter Identifiability in Statistical Machine Learning: A Review 期刊论文
NEURAL COMPUTATION, 2017, 卷号: 29, 期号: 5, 页码: 1151-1203
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(466Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：324/97  |  提交时间：2017/07/18
Parameter Identifiability  Statistical Machine Learning  
A Coupled Hidden Markov Random Field model for simultaneous face clustering and tracking in videos 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 64, 期号: 2, 页码: 361-373
作者:  Wu, Baoyuan;  Hu, Bao-Gang;  Ji, Qiang
浏览  |  Adobe PDF(733Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：330/100  |  提交时间：2017/05/05
Face Clustering  Face Tracking  Coupled Hidden Markov Random Field  
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：405/114  |  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：305/73  |  提交时间：2015/09/17
Identifying Function  Structural Identifiability  Statistical Learning Machine  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  Reparameterization  
A New Strategy of Cost-Free Learning in the Class Imbalance Problem 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2014, 卷号: 26, 期号: 12, 页码: 2872-2885
作者:  Zhang, Xiaowan;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(2241Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：214/60  |  提交时间：2015/08/12
Classification  Class Imbalance  Cost-free Learning  Cost-sensitive Learning  Abstaining  Mutual Information  Roc  
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
浏览  |  Adobe PDF(563Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：260/62  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix  
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：294/72  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Parameter Learning Machine  Exhaustive Summary  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  
What Are the Differences Between Bayesian Classifiers and Mutual-Information Classifiers? 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2014, 卷号: 25, 期号: 2, 页码: 249-264
作者:  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(1314Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：194/25  |  提交时间：2015/08/12
Abstaining Classifier  Bayes  Cost-sensitive Learning  Entropy  Error Types  Mutual Information  Reject Types  
Robust Recognition via Information Theoretic Learning 专著
Newyork, USA:Springer, 2014
作者:  Ran He(赫然);  Baogang Hu;  Xiaotong Yuan;  Liang Wang
浏览  |  Adobe PDF(2846Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：399/120  |  提交时间：2016/08/11