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搜索资源列表

  1. chameleon

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  2. 变色龙层次聚类算法,利用动态模型的层次聚类算法-chameleon hierarchical clustering algorithm, using a dynamic model of hierarchical clustering algorithm
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:51340
    • 提供者:林恩
  1. huopaozhuanjiaxitong

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  2. 研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统。首先介绍了系统的 总体结构 然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型 ,并通过示例对诊断系统中知识的表 达方法、 推理方法等问题做了详细的分析 最后详细描述了系统的自学习机制。应用具有自学习功 能的故障诊断专家系统 ,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断。-A study of airborne fire control system used in self-learning function of fault di
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:189639
    • 提供者:小辉
  1. 7-5

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  2. 是robocup3d仿真机器人的源码,设计了Agent动作层次,世界模型的维护 -Is robocup3d source robot simulation, design Agent action level, the maintenance of world model
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-16
    • 文件大小:88715
    • 提供者:丁贤峰
  1. chameleonsimple

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  2. 变色龙一个利用动态模型的层次聚类算法,功能非常强大的一种层次聚类算法-Chameleon A Hierarchical Clustering algorithm
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2013-10-31
    • 文件大小:46258
    • 提供者:zjl
  1. mathematical-model-15

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  2. matlab数学建模中的15个模型的算法讲解与举例,包括灰色预测、灰色关联分析、主成分分析法、模糊聚类分析、随机模拟、多元回归模型、正交试验设计、图论、目标规划模型、马尔可夫预测方法、时间序列分析、模糊综合评价模型、层次分析模型、模糊数学方法、模拟退火算法。-15 model matlab mathematical modeling method to explain with examples, including the gray prediction, gray correlation a
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-05-27
    • 文件大小:679936
    • 提供者:吴自强
  1. fgivf

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  2. 是国外的成品模型,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,有均匀线阵的CRB曲线。- Foreign model is finished, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP, There ULA CRB curve.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-14
    • 文件大小:10240
    • 提供者:时文梅
  1. DeepLearnToolbox-master

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  2. 这是用于深度学习的Matlab工具箱 深度学习是机器学习的一个新的子领域,专注于学习深层次的数据模型。 它的灵感来自于人类大脑的明显的深层次(分层的)层次结构。 目录包括`NN /` - 一个用于前馈反向传播神经网络的库,`CNN /` - 卷积神经网络库,`SAE /` - 堆叠式自动编码器库,`CAE /` - 卷积自动编码器库,`util /` - 库使用的功能函数,`data /` - 实例使用的数据,`tests /` - 单元测试来验证工具箱是否正常工作(A Matlab to
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-18
    • 文件大小:14761984
    • 提供者:3Radiant
  1. 1709.04326

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  2. 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习,层次强化学习,生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而,多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识(萝拉),一种方法,原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语,解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现,利用似然比策略梯度更新的方法,可以有效地计算萝拉更新规则,使该方法适合于无模型强化学习。这
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. NatureDeepReview

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  2. 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集,通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数,用于计算在每一层的代表性,从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展,而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-02
    • 文件大小:1505280
    • 提供者:飞飞花儿
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