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机译:多层感知器中的缺失数据归类和模式分类相结合
Dpto. Tecnologias de la Information y las Comunicaciones. Universidad Politecnica de Cartagena. Plaza del Hospital, 1, 30202. Cartagena (Murcia). SPAIN;
Dpto. Tecnologias de la Information y las Comunicaciones. Universidad Politecnica de Cartagena. Plaza del Hospital, 1, 30202. Cartagena (Murcia). SPAIN;
Dpto. Teoria de Serialy Comunicaciones. Universidad Carlos III de Madrid.Avda. de la Universidad, 30, 28911. Leganes (Madrid). SPAIN;
multi-layer perceptron; statistical pattern classification; missing data; imputation; multi-task learning; artificial neural networks;
机译:带有多层感知器的单插补和结合多层感知器和k近邻的多重插补的单调模式
机译:一种新的分析框架,用于缺少数据避难和不确定性的分类:缺少数据归档和心力衰竭入读预测
机译:涉及缺失数据归因技术的呼吸模式自动分类
机译:在单个3递归神经网络中将归因和分类相结合以实现具有丢失数据的鲁棒ASR
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)扩展单调缺失模式数据插补的回归方法,并应用于系统随机缺失研究(SMAR)研究设计
机译:一种新的分析框架用于缺少数据避难和不确定性分类:缺少数据归档和心力衰竭入读预测
机译:一种新的分析框架,用于缺少数据避难和不确定性分类:缺少数据归档和心力衰竭入读预测
机译:神经网络计算:多层感知器与分层模式识别网络的分类问题比较