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陈俊芬; 张明; 赵佳成; 谢博鋆; 李艳;
河北大学 数学与信息科学学院 河北省机器学习与计算智能重点实验室 河北 保定 071002;
北京师范大学珠海分校 应用数学学院 广东 珠海 519087;
深度聚类; 特征表示; 卷积降噪自编码器; 自注意力机制; 聚类精度;
机译:深度:使用基于注意力的深神经网络在细胞类型中预测转录因子结合位点
机译:结合语音和自我匹配注意力的深度学习模型,用于中国电子病历的命名实体识别
机译:结合视觉注意力的深度特征评估和建模,用于显着对象分割
机译:ADRN:基于注意力的深度残差网络用于高光谱图像降噪
机译:坚固深度学习的卷积经常性神经网络和注意力机制
机译:结合语音和自我匹配注意力的深度学习模型用于中国电子病历的命名实体识别
机译:基于深度学习的快速扩散张量成像的降噪:评估扩散度量的降噪效果和可靠性
机译:通过注意力指导支持态势评估:成本效益和加工分析的深度
机译:基于深度学习的两相聚类算法
机译:深度传感器,其降噪方法以及具有深度传感器的信号处理系统
机译:端到端深度神经网络用于听觉注意力解码
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