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周东红; 李辉; 阎建国;
中国海油渤海油田研究院;
天津210001;
成都理工大学地球物理学院;
成都610059;
机器学习; 卷积神经网络; 标签数据; 断层识别; 潜山储层;
机译:使用迭代优化的卷积神经网络(IO-CNN)自动识别全面函数脑网络,具有弱标签初始化
机译:基于GRA的CNN优化及其在交通标志识别中的应用
机译:应用频谱分解识别和解释油田QL中的小断层
机译:使用径向基函数神经网络的计算机断层扫描数据中的小肺结节自动分割及其在体积估计中的应用
机译:使用带有弱标签初始化的迭代优化卷积神经网络(IO-CNN)自动识别整体功能性脑网络
机译:使用迭代优化的卷积神经网络(IO-CNN)自动识别整体功能性脑网络,具有弱标签初始化
机译:标签缺陷的最大似然估计及其在错误标记模式识别中的应用
机译:处理来自肝脏的X射线计算机断层摄影检查的断层图像数据以识别肝肿瘤的方法,该方法包括执行迭代分类并从最后的概率图像计算图像遮罩
机译:CNN学习方法和使用用于硬件优化的用于图像识别的1x1卷积的学习设备,使用该方法的测试方法和测试设备以及用于硬件优化的图像识别的学习方法和测试设备,所述学习方法使用Von 1×1进行VON使用相同的测试方法和测试设备}
机译:CNN学习方法和学习设备通过CNN中的多个块中的多个块中的卷积层提取来自输入图像的功能,导致硬件优化,这允许满足密钥性能指数和使用相同的测试方法和测试Device
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