网络表示学习发展综述论文

最新的技术进步提高了交通运输的质量。新的数据驱动方法为所有基于控制的系统(如交通、机器人、物联网和电力系统)带来了新的研究方向。

在这篇综述中,我们专注于解决这个核心问题,提供许多广泛使用的深度学习模型的概述,包括视觉、序列和图结构化数据,相关任务和不同的训练方法,随着技术使用较少的数据深度学习和更好的理解这些复杂的模型——两个

人脸识别是计算机视觉领域中最基本、最长期存在的研究课题之一。随着深度卷积神经网络和大规模数据集的发展,深度人脸识别取得了显著的进展,并在实际应用中得到了广泛的应用。以自然图像或视频帧作为输入,端到端深

注意力模型已经成为神经网络中的一个重要概念,在不同的应用领域得到了广泛的研究。本综述提供了一个关于注意力建模的结构化的和全面的概述。

文本生成的目标是让机器用人类语言表达。它是自然语言处理(NLP)中最重要也是最具挑战性的任务之一。自2014年以来,各种由Seq2Seq首创的神经编解码器模型被提出,通过学习将输入文本映射到输出文本来

作为人工智能的一个领域,机器推理(MR)主要使用符号手段来形式化和模拟抽象推理。早期MR的研究已经开始对可解释的人工智能(XAI)进行调查,这可以说是当今人工智能界最关心的问题之一。

经过小小加工的人工智能选修论文，希望对大家有用

自己写的关于分布式数据库的总结，这是我们学期末的报告论文。里面具体内容包括分布式数据库的基本介绍，框架结构、查询和存储优化、事务管理和并发等等。

本综述将基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案分为六大组:深度架构、基于数据合成、基于损失函数、排序模型、弱监督和多任务方法，并对每一组的贡献进行全面综述。然后，针对每一组，我们分析了每一组的不同

本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的综述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术，并提供了这些方法的相对优势和劣势。