Deep Learning; CNN; Weight Correlation; Optimal Architecture;
机译:UL-CNN:一种超轻型卷积神经网络,旨在用于行人识别的基于闪存的计算内存器架构
机译:用于规则CNN的基于内核的权力去相关性
机译:设计基于功能连通性脑疾病诊断的卷积神经网络中的加权相关性核
机译:CNN卷积核的权重相关关系与CNN的最佳架构
机译:快速和可扩展的体系结构和算法,用于计算正向和反向离散周期Radon变换,并应用于2D卷积和互相关。
机译:为卷积神经网络开发新型加权相关核以从功能磁共振成像中提取分级功能连通性以进行疾病诊断
机译:用于多任务的随机过滤器组:学习专家和通用卷积内核
机译:一类具有相关核的卷积积分的最优估计方法。