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【2h】

1Heterogeneous Feature Selection with Multi-Modal Deep Neural Networks and Sparse Group Lasso

机译：多模态深度神经网络和稀疏组套索的异构特征选择

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作者
Lei Zhao; Qinghua Hu; Senior Member; Wenwu Wang;
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年度 2016
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1. Heterogeneous Feature Selection With Multi-Modal Deep Neural Networks and Sparse Group LASSO [J] . Zhao Lei, Hu Qinghua, Wang Wenwu Multimedia, IEEE Transactions on . 2015,第11期

机译：具有多模态深度神经网络和稀疏组LASSO的异构特征选择
2. Deep Neural Networks Regularization Using a Combination of Sparsity Inducing Feature Selection Methods [J] . Farokhmanesh Fatemeh, Sadeghi Mohammad Taghi Neural processing letters . 2021,第1期

机译：深神经网络使用稀疏性诱导特征选择方法的组合进行正则化
3. Multi-modal facial expression feature based on deep-neural networks [J] . Wei Wei, Jia Qingxuan, Feng Yongli, Journal on multimodal user interfaces . 2020,第1期

机译：基于深度神经网络的多模式面部表情功能
4. Deep Feature Selection using an Enhanced Sparse Group Lasso Algorithm [C] . Fatemeh Farokhmanesh, Mohammad Taghi Sadeghi Iranian Conference on Electrical Engineering . 2019

机译：使用增强的稀疏组套索算法进行深度特征选择
5. Multi-Modal Learning Using Deep Neural Networks [D] . Peri, Dheeraj Kumar. 2018

机译：使用深度神经网络进行多模式学习
6. Simultaneous Channel and Feature Selection of Fused EEG Features Based on Sparse Group Lasso [O] . Jin-Jia Wang, Fang Xue, Hui Li -1

机译：基于稀疏组套索的融合脑电特征同时通道和特征选择
7. Heterogeneous Feature Selection with Multi-Modal Deep Neural Networks and Sparse Group Lasso [O] . Zhao, L, Hu, Q, Wang, W 2015

机译：多模态深度神经网络和稀疏组套索的异构特征选择
8. Salient Feature Selection Using Feed-Forward Neural Networks and Signal- to-Noise Ratios with a Focus Toward Network Threat Detection and Classification. [R] . K. L. Moore 2014

机译：使用前馈神经网络和信噪比的突出特征选择，重点是网络威胁检测和分类。

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