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王雪; 陈炼; 肖志勇;
南昌大学信息工程学院;
江西南昌330031;
南昌大学机电工程学院;
江西农业大学软件学院;
江西南昌330045;
植物叶片; 分类; 深度稀疏自编码网络;
机译:基于卷积稀疏编码的深度随机矢量功能链接网络用于道路结构的病害分类
机译:基于稀疏自动编码器的半色调图像分类的深度神经网络
机译:基于稀疏自动编码器的深度神经网络方法用于感应电动机故障分类
机译:基于稀疏编码改进和稀疏深度学习模型的图像分类
机译:使用特征选择,基于字典的稀疏编码和深度学习减少步态识别的协变量因素。
机译:基于稀疏表示的智能脑电图分类方法增强了深度学习网络
机译:基于深度信念网络和堆叠式自动编码器的基于EEG的眼神状态分类
机译:基于稀疏时间编码和多层径向基函数(RBF)网络的尖峰神经元无监督聚类。软件工程。
机译:用于视频编码中残留信号的稀疏变换方法,使用稀疏变换的视频编码方法以及基于稀疏变换的编码信号解码方法
机译:使用有效卷积稀疏编码获得的学习词典中的稀疏表示中的稀疏表示的聚类,对多光谱或高光谱卫星影像进行分类
机译:利用有效卷积稀疏编码获得的学习词典中的稀疏表示的稀疏近似的聚类,对多光谱或超光谱卫星影像进行分类
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