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特征提取

复杂系统自动建模综述:描述、预测与理论发现

于ICLR2017(成文于2016年),它实际上跟CNN的作用一样,就是一个器,只不过它的对象是图数据,用于执行图结构数据中节点的半监督分类任务。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法

发布时间:2020-10-10
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动所产生的神经信号;接下来是关键的一步——,也就是对一排排信号做出分析并提取出真实的信息,这里需要算法从中提炼出一个人的意图等信息;最后将转换出的指令传输至反馈装置中,比如反馈至计算机来移动电

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671339(山西省晋中市)280天4小时46分49秒前
玛欣德尊者讲的《阿毗达摩》,系统、精细的阐述了色、声、香、味、触、法,对促进科学研究人脑、意识有借鉴意义!
发布时间:2020-10-10
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与嗅觉、听觉相关的活动所产生的神经信号;接下来是关键的一步——,也就是对一排排信号做出分析并提取出真实的信息,这里需要算法从中提炼出一个人的意图等信息;最后将转换出的指令传输至反馈装置中,比如

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发布时间:2019-12-16
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国的一组研究人员提出了一种用于视觉跟踪的最新暹罗运动感知网络(SiamMan)。SiamMan使用Pytorch实现,并由暹罗子网和三个并行分支组成,这三个分支分别为分类、回归和本地化。 为了

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发布时间:2019-12-03
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)一般需要采用AI的算法,进行和分析。总的来讲,神经科学与人工智能是相互促进、相互结合、互惠互利的两个领域。     论文题目:   Neuroscience-Inspired

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发布时间:2019-10-29
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/abs/1910.10032v1   其他爆款论文   一种用于语音处理的深度器: https://arxiv.org/abs/1910.09909v1   人员再识别,新的双重部分对齐表示方

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发布时间:2019-10-15
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几个方向。   与光流结合的方法   SenseTime Research的执行研究总监戴继峰(音译)采用的就是这种方式。   DFF(Deep Feature Flow)首先将检测任务分为

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发布时间:2019-03-25
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仅基于一个或两个这样的网络的模型相比,基于原始网络的结构特征以及一阶和二阶 SGN 的网络分类模型总是表现最佳。 换句话说,无论使用何种方法,例如手工,网络嵌入和基于内核的方法,  SGN 的

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发布时间:2019-03-04
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进展,纵轴是翻译质量,越高代表结果越好,横轴代表不同语言的翻译任务。蓝色是传统统计模型的最好成绩,绿色是新一代的端到端神经网络模型。   注:端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果,这一

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