机译:具有权重稀疏控制和预训练的深度神经网络可提取分层特征并增强分类性能:来自精神分裂症的全脑静止状态功能连接模式的证据
机译:从图像处理到分类.2。利用自组织特征映射和前馈神经网络对电泳图谱进行分类
机译:使用特征选择和采样方法对真实不平衡心血管数据进行分类 - 以神经网络和逻辑回归为例
机译:图案分类神经网络中特征权重与特征选择研究
机译:使用神经网络的模式识别中改进的特征选择和决策
机译:具有权重稀疏控制和预训练的深度神经网络可提取分层特征并增强分类性能:来自精神分裂症的全脑静止状态功能连接模式的证据
机译:具有重量稀疏控制和预训练提取的深神经网络分层特征和增强分类性能:来自精神分裂症的全脑休息状态功能连通性模式的证据
机译:使用前馈神经网络和信噪比的突出特征选择,重点是网络威胁检测和分类。