学习性能相关论文
多任务学习是机器学习中一个很有前景的领域,旨在利用相关任务之间的内在关系来提高泛化性能.多任务学习的方法主要有两种,一种是......
支持向量机因其坚实的理论基础与优越的学习性能已被广泛运用于大规模数据的学习中，但支持向量机优越性是建立在小样本的基础之上，在......
学习是神经系统中的一个非常重要的过程。近年来研究发现，不仅突触权值可以通过学习自适应地调解，神经元自身特性也子以通过学习......
机器学习是通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息的算法，该算法能够从某过程或者环境的位置特征中学到有关信息，并且能......
支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,广泛应用于解决分类和回归问题。由于其出色的学习性能,已成为当前国际机器......
对复杂系统进行仿真及建模研究，一直是系统仿真领域的研究难点和研究热点。由于系统规模、环境、信息以及任务日趋复杂，系统包含严重......
RBF神经网络中心宽度等参数确定的是否合理将直接影响到RBF网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的参数是最一......
机会监听中继选择机制结合了中继间监听与机会选择，可以充分利用重传机制进一步降低误包率。然而其忽视监听信道和低适应性的不足，使......
针对精密工件台系统,研究迭代学习控制器(ILC)的设计问题,提出一种基于H∞法的ILC设计方法,分析该方法的可解性,推导出误差收敛的......
NVIDIA推出的Quadro RTX 4000显卡是NVIDIA公司首款采用NVIDIA Turing架构和NVIDIA RTX平台的中端专业GPU,可为全球范围内更广泛的......
模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能,神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径.遗传算法由于......
利用神经网络表达大型设备的诊断知识常常必须采用较大结构的神经网络,然而与小结构的神经网络相比较而言,大结构的神经网络由于解......
在分析BP算法学习过程的基础上,提出使用自适应斜率函数作为神经元的输出函数,以改善BP算法学习过慢的弱点.随后讨论了这种改进算......
日本超级计算机“富岳”终于拿到了世界第一的成绩。日本理化学研究所、九州大学、Fixstars公司、富士通同时公布,在超级计算机的......
2018年12月3日, NVIDIA在蒙特利尔的神经信息处理系统大会上发布NVIDIA TITAN RTX,这款功能更强大的PC GPU可为人工智能(AI)研究、......
因其核函数的良好性态,RBF核SVM（RBF-SVM）在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了......
