ijcnn论文

Ning Zhou, William K Cheung, Guoping Qiu, and Xiangyang Xue, A Hybrid Probabilistic Model for Unified Collaborative and Content-based Image Tagging, to be published in IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intellgence, Wei Li, Yaduo Liu, Xiangyang Xue, Robust Audio Identification for MP3 Popular Music, ACM SIGIR 2010, Pages 627- Shile Zhang, Bin Li, and Xiangyang Xue, Semi-automatic dynamic auxiliary-tag-aided image annotation, Pattern Recognition, Vol 43, Iss 2, Feb 2010, Pages 470- Zhenfeng Zhu, Yue-Fei Guo, Xingquan Zhu, and Xiangyang Xue, Normalized Dimensionality Reduction using Nonnegative Matrix Factorization, Neurocomputing, Vol 73, Iss 10-12, June 2010, Pages 1783- Bin Li, Qiang Yang, and Xiangyang Xue, Can Movies and Books Collaborate? Cross-Domain Collaborative Filtering for Sparsity Reduction, in P International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI 2009), California, USA Bin Li, Qiang Yang, and Xiangyang Xue, Transfer Learning for Collaborative Filtering via a Rating-Matrix Generative Model, in P 26th International Conference on Machine Learning (ICML 2009), Montreal, C Wei Zhang, Xiangyang Xue, Zichen Sun, Hong Lu, and Yue-Fei Guo, Metric learning by discriminant neighborhood embedding, Pattern Recognition, 41, 6, Page(s):2086-2096, Hangzai Luo, Yuli Gao, Xiangyang Xue, Jinye Peng, and Jianping Fan, Incorporating feature hierarchy and boosting to achieve more effective classifier training and concept-oriented video summarization and skimming, ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol 4, issue 1, Jan Juyang Weng, Tianyu Luwang, Hong Lu, and Xiangyang Xue, Multilayer In-place Learning Networks for Modeling Functional Layers in the Laminar Cortex, Neural Networks, 2008 Special Issue, Advances in Neural Networks Research: IJCNN’07, 21, 2-3, Page(s):150-159, Juyang Weng, Tianyu Luwang, Hong Lu, and Xiangyang Xue, Multilayer In-Place Learning Network for Development of General Invariances, International Journal of Humanoid Robotics, 4, 2, Page(s):281-320, Bin Li, Xiangyang Xue, and Jianping Fan, A robust incremental learning framework for accurate skin region segmentation in color images, Pattern Recognition, V 40, Iss 12, Dec 2007, Page(s): 3621- Wei Zhang, Xiangyang Xue, Yue-Fei Guo, Zichen Sun, Mingmin Chi, and Hong Lu, Efficient Feature Extraction for Image Classification, Eleventh IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV2007, Rio de Janeiro, Brazil, October 14-20, Bin Li, Mingmin Chi, Jianping Fan, and Xiangyang Xue, Support Cluster Machine, The 24th International Conference on Machine Learning, ICML 2007, Corvallis, OR, USA, June 20-24, 2007, Oregon, USA Wei Zhang, Xiangyang Xue, Zichen Sun, Yue-Fei Guo, and Hong Lu, Optimal Dimensionality of Metric Space for Classification, The 24th International Conference on Machine Learning, ICML 2007, Corvallis, OR, USA, June 20-24, Yue-Fei Guo, LideWu, Hong Lu, Zhe Feng, and Xiangyang Xue, Null Foley–Sammon Transform, Pattern Recognition , 2006, 39 11, Page(s):2248 – Hong Lu, Beng Chin Ooi, Heng Tao Shen, and Xiangyang Xue, Hierarchical Indexing Structure for Efficient Similarity Search in Video Retrieval, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18, 11, N 2006, Page(s): 1544- Wei Zhang, Xiangyang Xue, Hong Lu, and Yue-Fei Guo, Discriminant Neighborhood Embedding for Classification, Pattern Recognition, 39, Page(s): 2240- Wei Li, Xiangyang Xue, and Peizhong Lu, Localized audio watermarking technique robust against time-scale modification, IEEE Transactions on Multimedia, V 8, N 1, Feb 2006, Page(s):60- Yuli Gao, Jianping Fan, H Luo, Xiangyang Xue, and Ramesh Jain, Automatic Image Annotation by Incorporating Feature Hierarchy and Boosting to Scale up SVM Classifiers, Proceedings of the 14th annual ACM international conference on Multimedia, Santa Barbara, CA, Page(s): 901- Xingquan Zhu, Elmagarmid, AK, Xiangyang Xue, Lide Wu, and Catlin, AC, InsightVideo: toward hierarchical video content organization for efficient browsing, summarization and retrieval, IEEE Transactions on Multimedia, Vol 7, Iss 4, A 2005, pp 648- Wei Li, Xiangyang Xue, and Peizhong Lu, Robust Audio Watermarking Based on Rhythm Region Detection, IEE Electronics Letters 2005 vol 41(4), Page(s): 75- Linjun Yang, Hong Lu, Bei Wang, Xiangyang Xue, and Yap-Peng Tan, Shot boundary classification by temporal pattern discovery from Laplacian eigenmap, IEE Electronics Letters, 41, 17, A 2005, Page(s): 958-

我想帮你,不会操作,楼下的来吧

深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 　　同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 　　 　　深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 　　深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 　　学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 　　比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with '） 　　Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through ） 　　Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past ） 　　尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 　　机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 　　机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 　　机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E 　　机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用

深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 　　同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 　　 　　深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 　　深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 　　学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 　　比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with '） 　　Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through ） 　　Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past ） 　　尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 　　机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 　　机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 　　机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E 　　机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用