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机译:最大互信息正则化分类
Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia;
Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA;
Department of Neurosurgery, The First Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, Heilongjiang 150001, PR China;
Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia;
Pattern classification; Maximum mutual information; Entropy; Gradient descend;
机译:使用二次互信息正规化提高二进制分类的轻量级CNN的性能
机译:分类器设计通过规则化的最大似然给出了特征分布的不确定性类别,并将生物途径知识纳入稳态表型分类
机译:功能选择使用嵌入具有相互信息的最大特征树和鸟类声音分类的变异系数
机译:语义通道和香农通道相互匹配和迭代以实现具有最大互信息和最大似然性的测试和估计
机译:正常化边际最大可能性:使用收缩和选择运算符在双参数逻辑模型中进行项目参数估计
机译:分类器设计通过正常化的最大可能性以及在稳态表型分类中掺入生物途径知识的不确定性分布的不确定性等级
机译:最大互信息正规化分类
机译:正则化最大似然图像恢复的权衡