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unsupervised optimization
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使用置换辅助的熵维度降低线性可扩展学习平滑低维模式
该研究介绍了一种基于欧式平滑度作为模式质量标准的无监督熵正则化迭代优化问题,能够高效地从高维数据中提取出稀疏的、经过排列的低维平滑模式,有效地实现了降维和特征提取,且在实际应用中能够识别同时最小化破产风险的平滑转换模式。
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a year ago
卷积神经网络实现端到端无监督可变形图像配准
本文提出了一种卷积神经网络的深度学习应用,利用无监督优化相似度指标完成非迭代式的图像配准,具备传统配准方法一样高的精度,且实现时间大幅度缩短。
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7 years ago
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