机译:结合深度网络的早期功能和高级表示,预测网页上的眼睛注视
Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore;
Deep learning; visual attention; web viewing; webpage saliency;
机译:基于深度特征表示和长短期记忆神经网络预测滚动轴承的剩余使用寿命:
机译:深度残差网络可预测皮层表示形式和视觉特征的组织方式,以实现快速分类
机译:使用成本敏感特征选择和基于集成的正则化深神经网络的社交网络垃圾邮件检测
机译:迭代表示学习框架,用于预测眼球注视的顺序
机译:预测眼睛的最初注视:研究基于对比度的图像特征
机译:深度残差网络可预测皮层表示形式和视觉特征的组织以实现快速分类
机译:深度卷积神经网络,特征和类别在解释灵长类动物的高级视觉表现时类似地执行