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image recognition tasks
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可扩展、硬件高效的深度学习集成多元操作光学神经元
通过使用多操作光神经元 (MOON) 和 Mach-Zehnder 干涉仪 (MOMZI) 构建的光学点积引擎,本文构建了基于 optoelectronic 混合计算的神经网络,并在街景房号识别数据集中实现了 85.89% 的分类精度,相较
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a year ago
深度卷积神经网络的集成方法在图像分类中的相对性能
该研究通过探究多种集成方法,包括超级学习器等,运用人工神经网络在图像识别任务中进行设计多个实验,并进一步研究了神经网络的过度自信现象及其对集成方法的影响,并在所有实验中发现超级学习器是表现最佳的集成方法。
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7 years ago
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