U. S. Army Research Laboratory, AMSRD-ARL-SE-SA, 2800 Powder Mill Road, Adelphi, MD 20783;
机译:并行多类随机梯度下降算法,可将具有超高维特征的百万张图像分类为数千个类
机译:基于离散小波包变换和语义匹配分类器的手写签名通过声模式验证
机译:使用顺序概率比检验对声学签名进行分类
机译:一种使用声学签名对多个目标进行分类的算法
机译:通过聚类算法构建决策聚类分类模型,对具有多个类的大型高维数据进行分类。
机译:多个基因组特征的功能分析表明分类算法选择与表型相关的基因
机译:并行多类随机梯度下降算法,可将具有超高维特征的百万张图像分类为数千个类
机译:多方位低频宽带目标签名的分类器设计;进展部2007年11月29日至2008年6月30日