deep artificial neural network | BriefGPT

关键词deep artificial neural network

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大规模标签多标签文本分类的准确置信度度量
我们扩展了我们之前关于归纳一致性预测（ICP）在多标签文本分类方面的工作，并提出了一种新的方法来解决处理大量唯一标签时，Label Powerset (LP) ICP 的计算效率低下的问题。我们在两个英语和一个捷克语数据集上使用原始的和提出
PDF7 months ago
利用深度分层变分自编码器的数据驱动的非线性参数模型降阶框架
提出了使用深度人工神经网络的数据驱动参数模型降阶（MOR）方法，其中采用最小二乘分层变分自动编码器（LSH-VAE），可以进行非线性 MOR，对具有大量自由度的非线性动态系统进行了参数插值，其结果表明相比传统的非线性 MOR 方法、自动编码
PDFa year ago
大型小批量 SGD 扩展：改进准确性和减少训练时间的 ImageNet-1K 上残差网络训练
本文探讨了在 petaflop 级超级计算机上训练 ResNet-50 的挑战和新解决方案，最终展示了高达 90％的扩展效率和 28 分钟的训练时间。同时介绍了 Collapsed Ensemble (CE) 技术，使得在相同的固定训练预算
PDF7 years ago
用于 CT 成像的肺结节检测的循环卷积网络
本文提出了一种利用深度人工神经网络构建的 ReCTnet，旨在全自动检测 CT 扫描中的肺结节，并通过具备表达力的图像表示方法，利用锥体和重复层之间的精细结构、三维概率地图和增强型灵敏度，达到 90.5% 的识别灵敏度和 4.5 个无关假阳
PDF8 years ago