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机译:表1:我们改进的Lenet-5卷积神经网络的详细信息。
机译:基于LENET-5的卷积神经图像识别算法
机译:使用卷积神经网络进行鲁棒的面部检测,可实现与受试者无关的面部表情识别。
机译:细节保留图像去噪的卷积神经网络
机译:基于改进的LeNet-5卷积神经网络的芯片表面字符识别
机译:iGen:致力于使用卷积神经网络自动生成和分析危害指标(IOC)。
机译:使用卷积神经网络从元素周期表中机器学习材料属性
机译:表7:经修改的LENET-5的每录录分类性能与现有工作之间的比较。
机译:基于十进制的卷积神经网络。
机译:用于生成群等变卷积神经网络的设备和方法。
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