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1.2.3 存在的问题
作者简介
孟哲;
西安电子科技大学;
机译:基于关注驱动的卷积神经网络的高光谱图像分类的基于卷积神经网络的多级光谱空间特征学习
机译:基于替代的张量字典学习增强卷积神经网络的高光谱图像分类
机译:基于卷积神经网络的高光谱图像分类的异构转移学习
机译:基于子空间的特征提取和卷积神经网络组合的新型深度学习框架进行高光谱图像分类
机译:使用深度学习卷积神经网络框架的特征工程技术在视频中检测视频
机译:基于模糊性的主动学习框架可增强区分性和生成性分类器的高光谱图像分类性能
机译:基于随机学习的混洗组卷积神经网络的高光谱图像分类
机译:利用学习VQ框架进行高光谱图像分类的判别和紧凑字典设计。
机译:基于卷积神经网络的对象检测器的CNN学习方法和学习装置,其能够根据对象的尺度转换模式和使用相同的测试方法和测试装置的卷积神经网络
机译:基于卷积神经网络的用于对象监视的CNN学习方法和学习装置,该卷积神经网络可以根据对象的规模转换模式,并使用相同的测试方法和测试设备
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
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