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第二节深度神经网络国内外研究现状
二、策略评估准则
第一节研究总结
王慧;
上海财经大学;
机译:通过上下文特征参数化和多任务学习改善基于深度神经网络的语音合成
机译:基于参数化模糊措施的模糊变量的两种优势及其在模糊返回中的投资组合选择
机译:基于深度神经网络的自动导向车辆具有静态和动态障碍的基于深度神经网络的实时最优导航
机译:DELAFO:使用深度神经网络的有效投资组合优化
机译:深度神经网络中的激活函数的参数化和聚集
机译:学生对基于能力的投资组合的看法:投资组合是否反映了他们的能力发展?
机译:参数化投资组合选择:评估和比较markowitz投资组合
机译:基于多目标强化学习的认知空间通信深度神经网络。
机译:基于深度神经网络的特征增强基于深度神经网络和修改损耗函数来组合学习的方法和装置,用于扬声器识别到嘈杂的环境
机译:深度情形下基于深度神经网络的具有容错和波动稳健性的深度神经网络多补丁组合识别面部的方法
机译:基于电子医疗记录的回顾性队列研究来确定药物不良反应的方法,基于电子数据记录的回顾性队列研究来检测药物不良反应或干预的方法以及基于药物的回顾性队列研究检测药物或药物的不良反应的方法
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