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尹晓宇

作品数：2 被引量：0H指数：0
供职机构：山东师范大学更多>>
相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇学习机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇网络
  • 1篇网络图
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇可压
  • 1篇可压缩
  • 1篇可压缩性
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇超限

机构

  • 2篇山东师范大学
  • 1篇长春工程学院
  • 1篇山东大学
  • 1篇四川交通职业...
  • 1篇郑州工程技术...

作者

  • 2篇尹晓宇
  • 1篇王华
  • 1篇王华
  • 1篇王华

传媒

  • 1篇电脑编程技巧...

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2014
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于监督式编码分类架构的自适应超限学习机
2019年
针对传统超限学习(ELM)存在隐含层神经元数量大导致存储要求高和训练时间长的问题,提出了一种自适应接受域超限学习机模型(RF-A-ELM)。该模型通过建立一个深度超限学习网络作为监督自动编码的模块,即实现了训练模块。此外,在具有相同隐藏单元总数的条件下较传统ELM方法,该方法提供的快速训练算法极大的降低了训练时间。
王华王华王华
关键词：自适应神经网络
链图模型的可压缩性研究
统计图模型用于解释变量间的相关关系和因果关系。近年来,统计图模型在生物医学以及计算机等方面有了较快的发展,针对于临床药学、流行病学,以及目前非常流行的数据挖掘等方面都有发展与应用。　　统计图模型根据变量间的关系可以分为马...
尹晓宇
关键词：可压缩性
文献传递
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