基于深度神经网络的自动调制识别. 摘要 自动调制识别在认知无线电、智能解调器、电子侦察等各种民用及军事应用中扮演重要角色。. 自动调制识别属于分类问题,常见的方法有KNN、DT、SVM、CNN。. 为了提高自动调制识别的准确度,基于GNU Radio生成20种信噪比8种 ...
深度神经网络在包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等任务上取得了令人瞩目的性能。 然而,研究发现,深度神经网络在测试阶段容易受到一种名为对抗样本攻击的恶意攻击危害,攻击者在输入上施加微小的、不易察觉的扰动,使得神经网络产生错误的输出。
本文采用了深度神经网络的负荷预测策略,深度神经网络具有多隐含层结构能够有效映射复杂的非线性函数关系,不仅有效优化了传统模型的局限性难题,还得到了更高的负荷预测精度。. 因此,本文提出的基于深度神经网络的超短期电力负荷预测策略能够实现 ...
深度神经网络在图像识别、语言识别和机器翻译等人工智能任务中取得了巨大进展,很大程度上归功于优秀的神经网络结构设计。神经网络大都由手工设计,需要专业的机器学习知识以及大量的试错。为此,自动化的神经网络结构搜索成为研究热点。
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述. 摘要 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。. 使用深度学习算法训练的 ...
深度神经网络的中文期刊分类(Classification on Chinese Magazine). Contribute to lixiaosi33/-Classification-on-Chinese-Magazine- development by creating an account on GitHub.
刘弘历, 武森, 魏桂英, 李新, 高晓楠. 基于深度神经网络的点击率预测模型[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.03.23.002
腾讯科技讯 作为国内计算机视觉人工智能领域的领先者,腾讯优图实验室团队在单目深度估计上取得了新的研究进展。 腾讯优图与厦门大学联合团队,共同提出了半监督对抗单目深度估计,有望充分利用海量的无标签数据所蕴含的信息,结合少量有标签数据以半监督的形式对网络进行训练。
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深度学习——人工神经网络再掀研究热潮胡晓林人工神经网络起源于上世纪40年代,到今天已经70年历史了。就像人的一生,经历了起起落落,有过辉煌,有过黯淡,有过嘈杂,有过冷清。总体说来,过去的20年中人工神
【摘要】虽然深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)在许多任务上取得了显著的效果,但是由于其可解释性(Interpretability)较差,通常被当做“黑盒”模...
事实上,一个单极网络可以将平面划分为两部分,用多个单极网络组合在一起,并用其中的一个区综合其他单极网络的结果,就可以构造出一个两极神经网络。04组合特征提取深度神经网络具...
针对开发人员难以快速从众多模型中找到自己所需的模型的问题,提出了一种基于自然语言处理技术的视觉类深度神经网络的自动标注方法.首先,划分视觉类神经网络的领...
【摘要】:深度神经网络在机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果,在改善相关问题处理结果的同时大幅提升了解决效率,是当下人工智能快速发展的基石。...
【摘要】深度神经网络(deepneuralnetworks,DNNs)及其学习算法,作为成功的大数据分析方法,已为学术界和工业界所熟知.与传统方法相比,深度学习方法以数据驱动、能自动地从数...
深度神经网络已经在语音,图像,文本等信息处理领域取得了巨大的成果,本文简述其起源及成果,并介绍现代深度神经网络模型的三种基本结构:序列到序列神经网络,卷积神经网络,对抗式生成网络,最后展望了...
本人入门了一段时间了,终于找到一本专门讲解深度神经网络的书,先看一下0有用Cheero20112020-07-29深度学习非常好的一本书,对于掌握相关理论和实操都很有帮助,给作者点个赞。...
深度神经网络测试研究综述王赞;闫明;刘爽;陈俊洁;张栋迪;吴卓;陈翔【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2020(031)005【摘要】随着深度神经网络技术...
深度神经网络摘要:深度学习是近年来计算机人工智能领域非常火的研究方向,其相比传统的浅层机器学习而言能够挖掘出更多隐含的特征。深度学习现如今已经广泛的应用与计算机视觉、自然...
本栏目提供免费的深度神经网络方向期刊文献查询服务,选择正规中国学术期刊出版总库作为数据源,为用户提供优质精准的深度神经网络期刊信息,让医生写文章不再是难...