迁移学习
主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数
迁移学习的综述,对迁移学习的一个简介及关键技术的总结。
深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法,它的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能的革新。对深度学习的几种典型模型进行研究与对比。首先介绍受限玻尔兹曼机、深度置信网络、自编码器等无监
者篇论文相当详细的描绘了自然语言处理在深度学习的基础上的研究情况,是很好的综述性质文章,可以借鉴借鉴
在这篇文章中,我们追溯了3DCNN的发展历史,从它的机器学习的根源,简单的数学描述3DCNN和医学图像在输入到3DCNNs之前的预处理步骤。我们回顾了在不同医学领域,如分类、分割、检测和定位,使用三维
深度学习目标检测的综述--西安电子科技大学--2019年7月份
面向深度学习的多模态融合技术研究综述_何俊.pdf
目前,人工智能火热发展,在此,我上传一本深度学习方面的电子书,希望我们一起学习,一起进步
超网络理论与应用研究综述,王宁,许维胜,随着网络规模的扩大和连接关系的日益复杂,传统复杂网络已无法完全刻画这一类网络的特性。而具有网络中嵌套网络特性的超网络概念
