QQ客服 官方微博 反馈留言

浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 A Stereo Matching and Depth Map Acquisition Algorithm Based on Deep Learning and Improved Winner Takes All-Dynamic Programming 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 74625-74639 作者:  Zhu, Shiping;  Xu, Hao;  Yan, Lina 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/12/30 Deep learning  neural network  stereo matching   SR-WTA: Skyrmion Racing Winner-Takes-All Module for Spiking Neural Computing 会议论文 2019 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS (ISCAS), 2019-01-01 作者:  Pan, Biao;  Wang, Kang;  Chen, Xing;  Bai, Jinyu;  Yang, Jianlei 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2019/12/30 Skyrmion  Spiking Neural Network  SR-WTA  LIF neuron  Bio-inspired   A Two-Phase Fuzzy Clustering Algorithm Based on Neurodynamic Optimization With Its Application for PolSAR Image Segmentation 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, 2018, 卷号: 26, 页码: 72-83 作者:  Fan, Jianchao;  Wang, Jun 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/12/02 Fuzzy C-means (FCM) clustering  linear-assignment initialization  multiple kernels  polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image segmentation  winner-takes-all (WTA) neural network   Circuit-level Design and Evaluation of STT-MRAM based Binary Winner-Takes-All Network for image Recognition 会议论文 2018 IEEE INTERNATIONAL MAGNETIC CONFERENCE (INTERMAG), 2018-01-01 作者:  Wang, C.;  Zhang, D.;  Hou, Y.;  Zeng, L.;  Klein, J. 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2019/12/30 Energy-Efficient Neuromorphic Computation based on Compound Spin Synapse with Stochastic Learning 会议论文 2015 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS (ISCAS), 2015-01-01 作者:  Zhang, Deming;  Zeng, Lang;  Qu, Yuanzhuo;  Zhang, Youguang;  Wang, Mengxing 收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2020/01/06 neuromorphic computation  p-MTJ  binary synaptic device  STT  stochastic learning rule  winner-takes-all network   新型脉冲神经网络及其相变材料实现的仿真 学位论文 硕士: 中国科学院上海光学精密机械研究所, 2013 作者:  王昊 收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2016/11/28 脉冲神经网络，相变材料，动态脉冲响应神经元模型DSRM，无监督STDP学习方式，胜者为王