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滑世辉; 韩立国;
吉林大学地球探测科学与技术学院;
长春130026;
随机噪声; 深度学习; 深度卷积自编码网络; 跳跃连接; 去噪;
机译:伦敦大学研究人员发布了有关工程的新数据(基于深度自动编码器和卷积神经网络方法的运动图像分类EEG信号)
机译:基于三维卷积神经网络的后击地震数据去噪
机译:基于变分模式分解和卷积神经网络的沙漠环境中的地震数据去噪
机译:基于卷积稀疏编码的地震数据去噪快速准确字典学习
机译:基于深度卷积神经网络的大规模生理数据情感识别
机译:一种图形卷积网络的资源分配在认知无线电网络中的基于卷积网络的深度加强学习方法
机译:基于深度神经网络的瓶颈特征和基于去噪自动编码器的去混响用于远距离说话者识别
机译:神经网络:基于多传感器的方法识别人类DNa序列数据中的基因编码区段。
机译:包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的CNN编码方法和装置以及包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的解码方法和装置
机译:基于地震数据的油气储集卷积神经网络学习与预测方法
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