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赵荷; 盖玲;
成都东软学院计算机科学与工程系 四川成都611844;
上海大学管理学院 上海200444;
反向梯度优化; 深度学习算法; 数据病毒样本生成; 对抗性算法训练; 双层优化;
机译:具有多参数梯度的遗传算法优化的反向传播神经网络及其在预测等离子体蚀刻数据中的应用
机译:朝向强大的语音病理检测调查,跨四个数据库的监督深度学习,梯度升压和异常检测方法
机译:朝着四个数据库中受到监督深度学习,梯度提升和异常检测方法的强大语音病理检测调查(Vol 32,PG 15747,2018)
机译:使用深度学习模型分析社交网络图像以对抗Zika病毒
机译:一种新的分层多尺度优化方法:用于水驱优化的梯度和非梯度方法。
机译:基于性别的深度学习萤火虫优化方法测试数据生成
机译:生成微结构建模的输入数据:使用生成对抗网络的深度学习方法
机译:联合化疗使用免疫调节剂和抗病毒药物对抗吞噬病毒和布尼亚病毒
机译:一种基于数据反向传输能力估计的数据传输功率控制的方法,该反向活动不是由数据流量梯度函数或线性锥函数指定的,以及相应的无线终端
机译:控制反向数据服务外部电路功率的方法,特别是通过优化提高反向数据服务性能的算法来提高144KBPS反向数据服务中的系统效率
机译:用于输入最终用户选择的电子数据,用于输入最终用户选择的电子数据的梯度值以及用于创建用于优化系统和过程的所述实际输入的梯度值的相关输出的系统和方法
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