該文檔為紋理感知相似性學(xué)習(xí)綜述簡(jiǎn)介資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
資源簡(jiǎn)介：該文檔為紋理感知相似性學(xué)習(xí)綜述簡(jiǎn)介資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間： 2021-10-23
上傳用戶：ttalli
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)綜述的相關(guān)文章，其中包括幾個(gè)ppt，也有英文原版的文章介紹！
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：tonyshao
資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別學(xué)習(xí)綜述.該論文的英文參考文獻(xiàn)為303篇.很有可讀價(jià)值.Abstract— Classical and recent results in statistical pattern recognition and learning theory are reviewed in a two-class pattern classification setting. This basic model best ill...
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：www240697738
資源簡(jiǎn)介：本書包含四個(gè)組成部分：導(dǎo)論，監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型。導(dǎo)論部 分介紹神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。監(jiān)督學(xué)習(xí)討論感知機(jī)學(xué)習(xí) 規(guī)則，有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)，Widrow-Hoff學(xué)習(xí)算法，反向傳播算法及其變形，RBF網(wǎng)絡(luò)，正則 ...
上傳時(shí)間： 2022-06-21
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資源簡(jiǎn)介：本書主要講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，介紹實(shí)用的網(wǎng)絡(luò)模型、學(xué)習(xí)規(guī)則和訓(xùn)練方法。全書分19章，內(nèi)容涵蓋神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、感知機(jī)學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)、Widrow—Hoff學(xué)習(xí)算法、反向傳播算法及其變形、聯(lián)想學(xué)習(xí)、競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)、Grossberg網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)諧...
上傳時(shí)間： 2022-06-21
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資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)模型(GM RF)對(duì)紋理進(jìn)行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計(jì)采用最小平方誤差方法獲得.將估計(jì)參數(shù)作為表達(dá)紋理的特征向量,用感知器網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征進(jìn)行分類,并且采用函數(shù)聯(lián)接的方式...
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過試錯(cuò)與環(huán)境交互獲得策略的改進(jìn),其自學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)的特點(diǎn)使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)重要分支.該文首先介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理和結(jié)構(gòu);其次構(gòu)造一個(gè)二維分類圖,分別在馬爾可夫環(huán)境和非馬爾可夫環(huán)境下討論最優(yōu)搜索型和經(jīng)驗(yàn)強(qiáng)化型兩類算法;然后結(jié)合近年...
上傳時(shí)間： 2016-03-26
上傳用戶：liyanfei
資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)的學(xué)習(xí)算法的c語言程序源代碼
上傳時(shí)間： 2015-07-14
上傳用戶：xz85592677
資源簡(jiǎn)介：D3D學(xué)習(xí)文檔 第一部分 必備的數(shù)學(xué)知識(shí) 第二部分 Direct3D基礎(chǔ) 第二章 渲染管線 第三章 在Direct3D中繪制 第四章 色彩 第五章 燈光 第六章 紋理 第七章 混合 第八章 模版 第九章 字體 第十章 網(wǎng)格模型I 第十一章 網(wǎng)格模型II 第十二章 創(chuàng)建靈活的...
上傳時(shí)間： 2015-08-10
上傳用戶：teddysha
資源簡(jiǎn)介：聚類分析是將集合中的數(shù)據(jù)按其相似性大小分成不同類別的一種方法,它是模式 識(shí)別中多變量無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,己成功地用于醫(yī)學(xué),地質(zhì),財(cái)務(wù),工程,圖像 處理和文檔等的數(shù)據(jù)分類中；含有實(shí)現(xiàn)此算法的源碼
上傳時(shí)間： 2015-08-19
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資源簡(jiǎn)介：這是一篇介紹MPEG-7的綜述性文章。對(duì)想學(xué)習(xí)mpeg-7的朋友有用。
上傳時(shí)間： 2015-09-27
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資源簡(jiǎn)介：對(duì)支持向量機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論作了較系統(tǒng)的綜述
上傳時(shí)間： 2015-10-21
上傳用戶：ardager
資源簡(jiǎn)介：基于長(zhǎng)期學(xué)習(xí)的多媒體數(shù)據(jù)庫相似性檢索
上傳時(shí)間： 2014-03-11
上傳用戶：lnnn30
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的綜述，包括了所有主要方法，比如cotraining算法等等，可以對(duì)該領(lǐng)域有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí)
上傳時(shí)間： 2016-05-07
上傳用戶：zhangliming420
資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層感知器的BP(反向傳播)學(xué)習(xí)算法，并在MFC中以主觀方式顯示學(xué)習(xí)過程。
上傳時(shí)間： 2016-05-09
上傳用戶：yzhl1988
資源簡(jiǎn)介：說明了視覺中 眼睛的視力與感知學(xué)習(xí)的關(guān)系理論。是視覺愛好者能清楚地了解感知學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：lz4v4
資源簡(jiǎn)介：語言模型學(xué)習(xí)論文-中文 基于最大熵方法的統(tǒng)計(jì)語言模型.pdf 基于對(duì)話回合衰減的cache語言模型在線自適應(yīng)研究.pdf 基于Web網(wǎng)頁語料構(gòu)建動(dòng)態(tài)語言模型.pdf 統(tǒng)計(jì)語言模型綜述.pdf
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：huannan88
資源簡(jiǎn)介：半監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)綜述機(jī)器學(xué)習(xí)大牛寫的作者是XiaojinZhu原來是交大的現(xiàn)在在美國(guó)
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：徐孺
資源簡(jiǎn)介：這是一篇介紹大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的綜述性論文
上傳時(shí)間： 2015-05-12
上傳用戶：jinheng114
資源簡(jiǎn)介：該文檔為深度學(xué)習(xí)在軌跡數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究綜述概述資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間： 2021-10-16
上傳用戶：XuVshu
資源簡(jiǎn)介：CAN總線綜述學(xué)習(xí)手冊(cè)指南，有需要的可以參考!
上傳時(shí)間： 2022-02-07
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資源簡(jiǎn)介：從感知機(jī)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶你入坑深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Adi Chris最近學(xué)習(xí)完吳恩達(dá)在Coursera上的最新課程后，決定寫篇博客來記錄下自己對(duì)這一領(lǐng)域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個(gè)學(xué)習(xí)主題。除此之外，也希望這篇博客可以幫助到那些有意入...
上傳時(shí)間： 2022-06-19
上傳用戶：canderile
資源簡(jiǎn)介：無線傳感網(wǎng)絡(luò)存在關(guān)鍵區(qū)域節(jié)點(diǎn)能量消耗過快，節(jié)點(diǎn)能量供應(yīng)有限以及通信鏈路擁塞等問題，容易造成節(jié)點(diǎn)故障和路由破壞。為減小上述問題對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸造成的影響，提出一種基于Q學(xué)習(xí)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)自愈算法，通過引入Q學(xué)習(xí)的反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息，當(dāng)故...
上傳時(shí)間： 2013-10-26
上傳用戶：toyoad
資源簡(jiǎn)介：這個(gè)是有關(guān)JSP-Servlet的重定向技術(shù)綜述，希望對(duì)學(xué)習(xí)jsp和servlet的人有一些幫助！
上傳時(shí)間： 2015-05-28
上傳用戶：koulian
資源簡(jiǎn)介：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)舉例：將四個(gè)輸入矢量分為兩類，其中兩個(gè)矢量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值為1，另兩個(gè)矢量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值為0,用學(xué)習(xí)函數(shù)求解.
上傳時(shí)間： 2015-06-20
上傳用戶：bibirnovis
資源簡(jiǎn)介：基于內(nèi)容的圖像檢索中的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)：特征提?。侯伾狈綀D；紋理特征等 相似度：馬氏距離，歐氏距離等 相關(guān)反饋：機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 檢索與分類：兩個(gè)很相似的樣本距離很小，雖然兩個(gè)不相似的樣本距離未必很大
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：小寶愛考拉
資源簡(jiǎn)介：感知器網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)例子 都試過的，不錯(cuò) 包括分類 學(xué)習(xí) 等
上傳時(shí)間： 2015-08-25
上傳用戶：15071087253
資源簡(jiǎn)介：本文是我最近學(xué)習(xí)過的photoshop材料，是關(guān)于按鈕紋理處理方面的，內(nèi)容超全，讓我們一起分享，希望對(duì)學(xué)習(xí)這方面的朋友有利！是chm文件格式
上傳時(shí)間： 2016-01-09
上傳用戶：CSUSheep
資源簡(jiǎn)介：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征，由于神...
上傳時(shí)間： 2016-02-25
上傳用戶：royzhangsz
資源簡(jiǎn)介：通過這個(gè)控件可以對(duì)比任意兩個(gè)聲音句子的紋理，并獲得兩個(gè)聲紋的近似度的百分值。讓軟件設(shè)計(jì)者根據(jù)識(shí)別的結(jié)果控制各種設(shè)備或操縱軟件執(zhí)行相應(yīng)的功能。 用戶可以將不同的特征文件與數(shù)據(jù)庫一一對(duì)應(yīng)保存,然后通過對(duì)比函數(shù)從數(shù)據(jù)庫取出不同的特征文件與當(dāng)前...
上傳時(shí)間： 2014-08-23
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