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Learning of human-like algebraic reasoning using deep feedforward neural networks
期刊论文
BIOLOGICALLY INSPIRED COGNITIVE ARCHITECTURES, 2018, 卷号: 25, 页码: 43-50
作者:
Cai, Cheng-Hao
;
Xu, Yanyan
;
Ke, Dengfeng
;
Su, Kaile
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浏览/下载：18/0
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提交时间：2019/12/16
Reasoning-based learning
Deep learning
Algebraic reasoning
Neural network reasoning
An effective hierarchical extreme learning machine based multimodal fusion framework
期刊论文
Neurocomputing, 2018, 卷号: 322, 页码: 141-150
作者:
Du, Fang
;
Zhang, Jiangshe
;
Ji, Nannan
;
Shi, Guang
;
Zhang, Chunxia
收藏
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浏览/下载：9/0
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提交时间：2019/11/26
Classification performance
Extreme learning machine
Feature classification
Learning efficiency
Multi-modal fusion
Multi-modal learning
Proposed architectures
Single-hidden layer feedforward neural networks
Extreme learning machine with kernel model based on deep learning
期刊论文
NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2017, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 1975-1984
作者:
Ding, Shifei
;
Guo, Lili
;
Hou, Yanlu
收藏
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浏览/下载：11/0
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提交时间：2019/12/12
Extreme learning machine (ELM)
Deep-learning (DL)
Convolutional neural network (CNN)
CKELM
A novel activation function for multilayer feed-forward neural networks
期刊论文
Applied Intelligence, 2016, 卷号: Vol.45 No.1, 页码: 75-82
作者:
Njikam, ANS
;
Zhao, H
收藏
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浏览/下载：5/0
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提交时间：2019/12/31
Rectified hyperbolic secant
Activation function
Neural networks
Feedforward architectures
Learning deep representations via extreme learning machines
期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 149, 页码: 308-315
作者:
Yu, Wenchao
;
Zhuang, Fuzhen
;
He, Qing
;
Shi, Zhongzhi
收藏
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浏览/下载：13/0
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提交时间：2019/12/13
Extreme learning machine
Deep learning
Representation learning
Stacked ELMs
Stacked generalization
DrELM
A unified mathematical form for removing neurons based on orthogonal projection and crosswise propagation
期刊论文
neural computing applications, 2010
Liang, Xun
;
Chen, Rong-Chang
收藏
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浏览/下载：3/0
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提交时间：2015/11/10
Neuron removal
Orthogonal projection
Crosswise propagation
Feedforward layer
Neural networks
SUPPORT VECTOR MACHINES
RECURRENT NEURAL-NETWORKS
BIT ENCODER PROBLEM
ONE HIDDEN UNIT
ALGORITHM
NUMBER
BOUNDS
SOLVE
TIME
WEIGHTS
隐马柯夫模型与人工神经网络相结合用于语音识别
学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 1998
作者:
李全在
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浏览/下载：34/0
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提交时间：2015/09/02
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