寻优算法综述论文.zip

过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都

从简单的样本到困难的样本,以一种有意义的顺序,使用课程学习可以提供比基于随机数据变换的标准训练方法更好的性能,而不需要额外的计算成本。

尽管工作蓬勃发展，但仍然缺乏统一的问题定义和全面的调研综述。为了弥补这一不足，我们对已有的关于图对抗学习任务的研究进行了系统的总结。具体来说，我们在图形分析任务中对现有的攻防工作进行了梳理和统一，同时

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

自动驾驶一直是人工智能应用中最活跃的领域。几乎在同一时间，深度学习的几位先驱取得了突破，其中三位(也被称为深度学习之父)Hinton、Bengio和LeCun获得了2019年ACM图灵奖。这是一项关于

深度神经网络在拥有大量数据集和足够的计算资源的情况下能够取得巨大的成功。然而,他们快速学习新概念的能力相当有限。元学习是解决这一问题的一种方法,通过使网络学会如何学习。

近年来,图上的无监督网络表示学习(unsupervised network representation learning,简称UNRL)方法取得了显著进展,包括灵活的随机游走方法、新的优化目标和深度

本综述的主要目的是提供一个特定的、可以说是最流行的迁移学习子领域——领域自适应——最新理论结果的概述。

Neural Network Genetic Algorithm Function Extreme Value Optimization——Nonlinear Function Extreme Val