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基于神经网络的工业大数据分类模型与拟合模型研究.柴瑞泽.【摘要】：随着大数据发展的日益精进,大数据的数据层次架构,数据处理方法都日新月异。.大数据在各行各业都开始占据重要的地位,数据即资产。.工业向来也是数据产生与应用的集中地,因此工业大...
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景.大数据v2018-04-1100:00:001150收藏3.导读：卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。.近日，约克大学电气工程与计算机科学...
ICLR2021|近期必读图神经网络精选论文.近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。.在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点...
前面发表是发现有些内容没有自动保存，不知道知乎的服务器怎么了。果断删了重新发。这一篇是Alexnet:Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks。1Introduction当前目…
必须阅读的有关GNN的论文GNN：图神经网络由周杰，崔干渠，张正彦和白玉石贡献。图神经网络简介。人工智能和机器学习，摩根克莱普尔出版社，2020年讲座刘志远周杰图神经网络：方法与应用综述。arxiv2018.周杰，崔干渠，张正彦，杨成...
简单的对大数据挖掘技术进行概括,可以分为数据分类、总结分析、聚类、Web数据挖掘等。.大数据技术在人工智能领域中的应用随着网络中各种数据的涌入,人类进入了大数据的时代,大数据在人工智能领域有着广泛的应用。.本文就大数据在人工智能新兴产业中...
图神经网络(GNN)在处理图结构数据方面取得了重大成功，例如知识图、引文网络、分子结构等。然而，由于过度平滑问题，它们中的大多数通常是浅层结构。当堆叠许多层时，节点是无法区分的。最近的几项研究试图通过扩大感受野来聚合来自...
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。数据准备的重要性：没有高质量的挖掘结果，数据准备工作占用的时间往往在60%以上。(1)分类
近日，一篇题为《TrainingNeuralNetworkswithVeryLittleData-ADraft》IEEE论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换（radialtransform)实现图像增强。.它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经...
【摘要】：随着数据的急剧膨胀,越来越多的研究者关注到异常数据检测的研究。异常数据检测已被用于各种检测异常数据场景,根据电力大数据特点,本课题研究一种可以进行无监督学习的异常检测算法,尽可能的减少人为设定干扰学习,结合聚类算法与神经网算法方法,发挥出各自的优点,方法主要应用...
基于神经网络的工业大数据分类模型与拟合模型研究.柴瑞泽.【摘要】：随着大数据发展的日益精进,大数据的数据层次架构,数据处理方法都日新月异。.大数据在各行各业都开始占据重要的地位,数据即资产。.工业向来也是数据产生与应用的集中地,因此工业大...
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景.大数据v2018-04-1100:00:001150收藏3.导读：卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。.近日，约克大学电气工程与计算机科学...
ICLR2021|近期必读图神经网络精选论文.近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。.在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点...
前面发表是发现有些内容没有自动保存，不知道知乎的服务器怎么了。果断删了重新发。这一篇是Alexnet:Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks。1Introduction当前目…
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简单的对大数据挖掘技术进行概括,可以分为数据分类、总结分析、聚类、Web数据挖掘等。.大数据技术在人工智能领域中的应用随着网络中各种数据的涌入,人类进入了大数据的时代,大数据在人工智能领域有着广泛的应用。.本文就大数据在人工智能新兴产业中...
图神经网络(GNN)在处理图结构数据方面取得了重大成功，例如知识图、引文网络、分子结构等。然而，由于过度平滑问题，它们中的大多数通常是浅层结构。当堆叠许多层时，节点是无法区分的。最近的几项研究试图通过扩大感受野来聚合来自...
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。数据准备的重要性：没有高质量的挖掘结果，数据准备工作占用的时间往往在60%以上。(1)分类
近日，一篇题为《TrainingNeuralNetworkswithVeryLittleData-ADraft》IEEE论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换（radialtransform)实现图像增强。.它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经...
【摘要】：随着数据的急剧膨胀,越来越多的研究者关注到异常数据检测的研究。异常数据检测已被用于各种检测异常数据场景,根据电力大数据特点,本课题研究一种可以进行无监督学习的异常检测算法,尽可能的减少人为设定干扰学习,结合聚类算法与神经网算法方法,发挥出各自的优点,方法主要应用...
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