Brest Polytechnic Institute, Belarus, cm@brpi.belpak.brest.by;
rnBrest Polytechnic Institute, Belarus;
rnAristotle University of Thessaloniki, Greece, laopoulos@physics.auth.gr;
rnTernopil Academy of National Economy, Ukraine, sachenko@cit.tane.ternopil.ua;
rnUniversity of Calabria, Italy, lugran@unical.it;
recirculation neural network; unsupervised training; data compression;
机译:一种多尺度框架,具有无监督的联合培训对扭曲可变形图像配准的卷积神经网络
机译:有监督和无监督学习相结合来训练神经网络的激活功能
机译:具有新型无监督训练方法的多层感知器神经网络用于偏微分方程数值解
机译:使用增强型矢量量化器设计的图像压缩,设计了无监督神经网络的选择性培训
机译:基于事件驱动数据的无监督尖峰神经网络线性分类器的探索
机译:通过基于STDP的无监督预训练和有监督的微调来训练深度尖峰卷积神经网络
机译:北极植被映射使用无监督的训练数据集和卷积神经网络