深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新的研究热点,它针对深度强化学习的回报函数难以获取问题,提出了通过专家示例轨迹重构回报函数的方法。首先介绍了3类深度强化学习方法的经典算法;接着阐述了经典的逆向强化
针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点,提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法,并且用于求解函数优化问题。提出一种非线性收敛因子公式,能够动态地调
基于CUDA的PCA-SIFT算法研究,申昊,孙永奇,主成分不变特征检测算法PCA-SIFT被广泛应用于图像特征的检测。本文利用最新的图形处理单元(GPU)并行架构和统一计算设备架构(CUDA)灵活�
基于WSN的定位算法研究,李万昌,李艳萍,定位技术最早产生于军事战争的需求,但是随着社会需求的发展,现在定位技术已经广泛应用于环境监测、目标跟踪、战场监视、森林防火�
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基于深度学习的网络入侵混合检测方法,李涵,钮心忻,针对如何在保证网络入侵检测性能的前提下具备未知攻击类型检测能力的问题,通过结合栈式稀疏自编码器、深度神经网络两种监督学习
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针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对