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本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“ Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记，写下这篇文章后不久便意外地转换了研究方向，如今 …
传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成，利用人的经验来获取模式特征，很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法，避免了对图像进行复杂的特征提取，直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明，该方法能够取得 ...
模糊神经网络控制 作品数：340 被引量：1042 H指数：12 加关注 导出分析报告 相关领域： 自动化与计算机技术 更多>> 相关作者： 乔俊飞 吴学礼 秦力舒 洪晓英 崔桂梅 更多>> 相关机构： 哈尔滨工业大学 北京工业大学 哈尔滨工程大学 兰州理工大学 更多>> 相关 ...
发现了一篇介绍神经网络很好的文章 emmm虽然已经学习机器学习有一段时间了，但是对于一些基础概念依然不能有完全的把握，今天偶然看到了一篇讲神经网络很好的文章，这里就推荐一下 …
国际SCI期刊-机器学习 、神经网络、人工智能杂志. 国籍：欧美杂志. 检索情况：SCI检索正常. 中科院分区：三区. JCR：三区. 发表周期：月刊. 语 种： 英语. Impact Factor：2.4以上. 审稿周 …
基于神经网络的强化学习研究概述. 摘要 随着强化学习的日益发展,研究越来越深入,将神经网络引入强化学习的研究中已经成为热点课题之一。. 本文首先介绍强化学习的定义、原理及一般结构,接着简单表述神经网络的基本内容和马尔科夫决策过程模型;然后将 ...
两类优化问题的神经网络,非线性极大极小问题,神经网络,半无限规划问题,极大熵函数法。 极大极小问题是一类重要的不可微优化问题．它广泛地出现在工程设计、电子线路规划、对策论、最优化理论、变分不等 …
中国期刊网,期刊,杂志,读者服务,电子杂志,论文,文库,期刊网,电子刊 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。
在 AI Open 杂志 2020 年第一卷中，清华大学周界，崔淦渠等人发表了综述性论文《Graph neural networks: A review of methods and applications》，其他作者还包括知名学者孙茂松、刘知远等。 作者对现有的图神经…
本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“ Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记，写下这篇文章后不久便意外地转换了研究方向，如今 …
传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成，利用人的经验来获取模式特征，很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法，避免了对图像进行复杂的特征提取，直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明，该方法能够取得 ...
模糊神经网络控制 作品数：340 被引量：1042 H指数：12 加关注 导出分析报告 相关领域： 自动化与计算机技术 更多>> 相关作者： 乔俊飞 吴学礼 秦力舒 洪晓英 崔桂梅 更多>> 相关机构： 哈尔滨工业大学 北京工业大学 哈尔滨工程大学 兰州理工大学 更多>> 相关 ...
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基于神经网络的强化学习研究概述. 摘要 随着强化学习的日益发展,研究越来越深入,将神经网络引入强化学习的研究中已经成为热点课题之一。. 本文首先介绍强化学习的定义、原理及一般结构,接着简单表述神经网络的基本内容和马尔科夫决策过程模型;然后将 ...
两类优化问题的神经网络,非线性极大极小问题,神经网络,半无限规划问题,极大熵函数法。 极大极小问题是一类重要的不可微优化问题．它广泛地出现在工程设计、电子线路规划、对策论、最优化理论、变分不等 …
中国期刊网,期刊,杂志,读者服务,电子杂志,论文,文库,期刊网,电子刊 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。
在 AI Open 杂志 2020 年第一卷中，清华大学周界，崔淦渠等人发表了综述性论文《Graph neural networks: A review of methods and applications》，其他作者还包括知名学者孙茂松、刘知远等。 作者对现有的图神经…
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