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    • 15 篇 教育学
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  • 1 篇 哲学
    • 1 篇 哲学
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  • 32 篇 深度学习
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机构

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作者

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语言

  • 1,033 篇 中文
  • 4 篇 英文
检索条件"机构=吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室"
1037 条 记 录,以下是221-230 订阅
排序:
一种带探索噪音的深度循环Q网络
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计算机学报 2019年 第7期42卷 1588-1604页
作者: 刘全 闫岩 朱斐 吴文 张琳琳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
结合深度神经网络和强化学习方法的深度Q网络在Atari 2600游戏平台上取得了巨大成功.相较于深度Q网络,深度循环Q网络具有记忆历史信息的能力,在分游戏上显示出了更好的性能.然而在某些复杂的游戏环境中,一方面深度循环Q网络需要大量... 详细信息
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异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法
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电子学报 2019年 第9期47卷 1929-1936页
作者: 刘露 胡封晔 牛亮 彭涛 吉林大学软件学院 吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春130012 吉林大学通信工程学院 吉林长春130012 吉林大学第一医院 吉林长春130012
异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的... 详细信息
来源: 评论
自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别
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吉林大学学报(理学版) 2019年 第2期57卷 331-338页
作者: 刘帅 刘元宁 庄述鑫 侯铭楷 陈静 张水涵 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 吉林大学软件学院 长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012
首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行... 详细信息
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分块小波特征结合BP神经网络的虹膜识别方法
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计算机工程与应用 2019年 第18期55卷 132-139页
作者: 杨霞 朱晓冬 刘元宁 冯家凯 刘帅 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 吉林大学软件学院 长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012
在对虹膜特征提取时,绝大多数方法是直接对虹膜归一化后的增强图像进行某种变换,为降低虹膜特征维度,同时保证识别效率,提出了对归一化虹膜径向折叠分块、环向周期分块再进行haar小波变换的方法,降低了虹膜区域对噪声的敏感性,在减少虹... 详细信息
来源: 评论
一种笛卡尔积压缩的负表约束上表缩减算法
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吉林大学学报(理学版) 2019年 第3期57卷 591-597页
作者: 蔡毛毛 李占山 董学阳 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 吉林大学公共计算机教学与研究中心 长春130012
利用笛卡尔积压缩方法可有效减小负表约束规模的原理,提出一种在压缩负表上维持广义弧相容的高效算法STRC-N,以解决负表约束维持弧相容过程中遍历所有元组导致效率低的问题.实验结果表明,当压缩负表上压缩率较大时,得益于表规模的减小,... 详细信息
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基于重要性采样的优势估计器
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通信学报 2019年 第5期40卷 108-116页
作者: 刘全 姜玉斌 胡智慧 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 吉林长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心 江苏南京210093
在连续动作任务中,深度强化学习通常采用高斯分布作为策略函数。针对高斯分布策略函数由于截断动作导致算法收敛速度变慢的问题,提出了一种重要性采样优势估计器(ISAE)。该估计器在通用优势估计器(GAE)的基础上,引入了重要性采样机制,... 详细信息
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基于双深度网络的安全深度强化学习方法
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计算机学报 2019年 第8期42卷 1812-1826页
作者: 朱斐 吴文 伏玉琛 刘全 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 常熟理工学院计算机科学与工程学院 江苏常熟215500
深度强化学习利用深度学习感知环境信息,使用强化学习求解最优决策,是当前人工智能领域的主要研究热点之一.然而,大分深度强化学习的工作未考虑安全问题,有些方法甚至特意加入带随机性质的探索来扩展采样的覆盖面,以期望获得更好的近... 详细信息
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采用词向量注意力机制的双路卷积神经网络句子分类模型
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浙江大学学报(工学版) 2018年 第9期52卷 1729-1737页
作者: 郭宝震 左万利 王英 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室 吉林长春130012
针对句子中不同的词对分类结果影响不同以及每个词对应的词向量受限于单一词向量训练模型的特点,提出一种基于词向量注意力机制的双路卷积神经网络句子分类模型(AT-DouCNN).该模型将注意力机制和卷积神经网络相结合,以不同训练算法得到... 详细信息
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结合DOEC极小化策略的SAT求解极小碰集方法
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计算机研究与发展 2018年 第6期55卷 1273-1281页
作者: 王荣全 欧阳丹彤 王艺源 刘思光 张立明 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012
在基于模型诊断中,诊断解通常是根据极小冲突集合簇进行相应的计算得到所有的极小碰集,所以提高极小碰集的求解效率是模型诊断的核心问题.因此提出结合基于元素覆盖集合度(degree of element coverage,DOEC)极小化策略的SAT求解极小碰... 详细信息
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基于伪故障度生成枚举树的极小诊断求解方法
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计算机研究与发展 2018年 第4期55卷 782-790页
作者: 欧阳丹彤 智华云 刘伯文 张立明 张永刚 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012
基于模型诊断(model-based diagnosis,MBD)是人工智能领域一个极富有挑战性的问题.近年来,SAT求解器发展十分迅速,且已被应用于求解基于模型诊断问题并取得了显著成果.在对基于模型诊断问题求解方法 LLBRS-Tree深入研究的基础上,根据电... 详细信息
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