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International Conference on Artificial Neural Networks
International Conference on Artificial Neural Networks
召开年:
2019
召开地:
Munich(DE)
出版时间:
-
会议文集:
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1.
Comparison Between Filter Criteria for Feature Selection in Regression
机译:
回归中用于特征选择的过滤条件之间的比较
作者:
Alexandra Degeest
;
Michel Verleysen
;
Benoit Frenay
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Feature selection;
Filter criteria;
Regression;
2.
CancelOut: A Layer for Feature Selection in Deep Neural Networks
机译:
CancelOut:深度神经网络中用于特征选择的一层
作者:
Vadim Borisov
;
Johannes Haug
;
Gjergji Kasneci
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Deep learning;
Feature ranking;
Feature selection;
Unsupervised feature selection;
Machine learning explainability;
3.
Marginal Replay vs Conditional Replay for Continual Learning
机译:
边际重播与有条件重播进行持续学习
作者:
Timothee Lesort
;
Alexander Gepperth
;
Andrei Stoian
;
David Filliat
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Continual learning;
Generative models;
Generative replay;
4.
Simplified Computation and Interpretation of Fisher Matrices in Incremental Learning with Deep Neural Networks
机译:
深度神经网络增量学习中Fisher矩阵的简化计算和解释
作者:
Alexander Gepperth
;
Florian Wiech
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
5.
Spatial Attention Network for Few-Shot Learning
机译:
少关注学习的空间注意网络
作者:
Xianhao He
;
Peng Qiao
;
Yong Dou
;
Xin Niu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Few-Shot Learning;
Attention module;
Discriminative features;
6.
Routine Modeling with Time Series Metric Learning
机译:
时间序列度量学习的常规建模
作者:
Paul Compagnon
;
Gregoire Lefebvre
;
Stefan Duffner
;
Christophe Garcia
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Metric learning;
Sequence-to-sequence model;
Activity recognition;
Time series;
Inertial data;
7.
Unsupervised Learning: Passive and Active
机译:
无监督学习:被动和主动
作者:
Juergen Schmidhuber
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
8.
Machine Learning and AI for the Sciences—Towards Understanding
机译:
机器学习和科学人工智能-走向理解
作者:
Klaus-Robert Mueller
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
9.
Multi-objective Pruning for CNNs Using Genetic Algorithm
机译:
基于遗传算法的CNN多目标修剪
作者:
Chuanguang Yang
;
Zhulin An
;
Chao Li
;
Boyu Diao
;
Yongjun Xu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Genetic algorithm;
Convolutional neural networks;
Multi-objective pruning;
10.
Dynamically Sacrificing Accuracy for Reduced Computation: Cascaded Inference Based on Softmax Confidence
机译:
动态牺牲精度以减少计算量:基于Softmax置信度的级联推理
作者:
Konstantin Berestizshevsky
;
Guy Even
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Deep learning;
Neural networks;
Efficient inference;
11.
Adaptive-L_2 Batch Neural Gas
机译:
自适应L_2批处理神经气体
作者:
Nicomedes L. Cavalcanti Jr.
;
Marcelo Rodrigo Portela Ferreira
;
Francisco de Assis Tenorio de Carvalho
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Batch Neural Gas;
Clustering;
Adaptive Distances;
Variable weight;
12.
Application of Self Organizing Map to Preprocessing Input Vectors for Convolutional Neural Network
机译:
自组织映射在卷积神经网络预处理输入向量中的应用
作者:
Hiroshi Dozono
;
Masafumi Tanaka
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Self Organizing Map;
Convolutional Neural Network;
Data compression;
13.
Active Learning for Image Recognition Using a Visualization-Based User Interface
机译:
使用基于可视化的用户界面进行图像识别的主动学习
作者:
Christian Limberg
;
Kathrin Krieger
;
Heiko Wersing
;
Helge Ritter
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Active learning;
Classification;
Pattern recognition;
Image recognition;
Object recognition;
User interface;
Visualization;
Dimension reduction;
14.
Basic Evaluation Scenarios for Incrementally Trained Classifiers
机译:
训练有素的分类器的基本评估方案
作者:
Rudolf Szadkowski
;
Jan Drchal
;
Jan Faigl
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Incremental learning;
Classification;
Catastrophic forgetting;
Concept drift;
Methodology;
15.
Dynamic Centroid Insertion and Adjustment for Data Sets with Multiple Imbalanced Classes
机译:
具有多个不平衡类的数据集的动态质心插入和调整
作者:
Evandro J. R. Silva
;
Cleber Zanchettin
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Prototype Generation;
Imbalanced domains;
Multiclass;
16.
Increasing the Generalisaton Capacity of Conditional VAEs
机译:
增加条件式VAE的通用能力
作者:
Alexej Klushyn
;
Nutan Chen
;
Botond Cseke
;
Justin Bayer
;
Patrick van der Smagt
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Structured prediction;
Latent variable models;
Conditional variational autoencoders;
Empirical bayes;
17.
Leveraging Domain Knowledge for Reinforcement Learning Using MMC Architectures
机译:
利用领域知识进行MMC架构的强化学习
作者:
Rajkumar Ramamurthy
;
Christian Bauckhage
;
Rafet Sifa
;
Jannis Schuecker
;
Stefan Wrobel
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
18.
Conditions for Unnecessary Logical Constraints in Kernel Machines
机译:
内核机器中不必要的逻辑约束条件
作者:
Francesco Giannim
;
Marco Maggini
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Support vectors;
First-order logic;
Kernel machines;
19.
Large-Scale Lineage and Latent-Space Learning in Single-Cell Genomic
机译:
单细胞基因组中的大规模谱系和潜在空间学习
作者:
Fabian Theis
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
20.
The Gentle Robot
机译:
温柔的机器人
作者:
Sami Haddadin
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
21.
Light-Weight Edge Enhanced Network for On-orbit Semantic Segmentation
机译:
轻量级边缘增强网络,用于在轨语义分割
作者:
Junxing Hu
;
Ling Li
;
Yijun Lin
;
Fengge Wu
;
Junsuo Zhao
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Semantic segmentation;
Model pruning;
Enhanced domain transform;
22.
Local Normalization Based BN Layer Pruning
机译:
基于局部归一化的BN层修剪
作者:
Yuan Liu
;
Xi Jia
;
Linlin Shen
;
Zhong Ming
;
Jinming Duan
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Convolutional neural network (CNN);
Model compression and acceleration;
Pruning;
Knowledge distillation;
23.
Hierarchical Reinforcement Learning with Unlimited Recursive Subroutine Calls
机译:
无限递归子例程调用的分层强化学习
作者:
Yuuji Ichisugi
;
Naoto Takahashi
;
Hidemoto Nakada
;
Takashi Sano
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Hierarchical reinforcement learning;
Model-based reinforcement learning;
Zero-shot learning;
Computational neuroscience;
24.
Automatic Augmentation by Hill Climbing
机译:
通过爬山自动增强
作者:
Ricardo Cruz
;
Joaquim F. Pinto Costa
;
Jaime S. Cardoso
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Convolutional neural networks;
Data augmentation;
Computer vision;
Learning to learn;
25.
Adaptive Graph Fusion for Unsupervised Feature Selection
机译:
自适应图融合用于无监督特征选择
作者:
Sijia Niu
;
Pengfei Zhu
;
Qinghua Hu
;
Hong Shi
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Graph fusion;
Unsupervised feature selection;
Self-representation;
26.
Unsupervised Feature Selection via Local Total-Order Preservation
机译:
通过本地总订单保留进行无监督的特征选择
作者:
Rui Ma
;
Yijie Wang
;
Li Cheng
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Unsupervised feature selection;
Total-order relation;
Local manifold structure;
27.
On Practical Approach to Uniform Quantization of Non-redundant Neural Networks
机译:
非冗余神经网络均匀量化的实用方法
作者:
Alexander Goncharenko
;
Andrey Denisov
;
Sergey Alyamkin
;
Evgeny Terentev
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Machine learning;
Quantization;
Distillation;
Neural networks;
28.
Residual Learning for FC Kernels of Convolutional Network
机译:
卷积网络FC核的残差学习
作者:
Alexey Alexeev
;
Yuriy Matveev
;
Anton Matveev
;
Dmitry Pavlenko
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Object detection;
CNN;
NiN;
ResNet;
Vanishing gradient descent;
29.
HiSeqGAN: Hierarchical Sequence Synthesis and Prediction
机译:
HiSeqGAN:层次序列合成和预测
作者:
Yun-Chieh Tien
;
Chen-Min Hsu
;
Fang Yu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Hierarchical sequence;
Sequence synthesis;
SeqGAN;
GHSOM;
Cosine similarity;
30.
DeepEX: Bridging the Gap Between Knowledge and Data Driven Techniques for Time Series Forecasting
机译:
DeepEX:弥合时间序列预测的知识和数据驱动技术之间的差距
作者:
Muhammad Ali Chattha
;
Shoaib Ahmed Siddiqui
;
Mohsin Munir
;
Muhammad Imran Malik
;
Ludger van Elst
;
Andreas Dengel
;
Sheraz Ahmed
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Deep Neural Networks;
Knowledge incorporation;
Time-Series;
Residual learning;
31.
Embedding Complexity of Learned Representations in Neural Networks
机译:
在神经网络中嵌入学习表示的复杂性
作者:
Tomas Kuzma
;
Igor Farkas
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Neural networks;
Manifold disentanglement;
Embedding complexity;
32.
Joint Metric Learning on Riemannian Manifold of Global Gaussian Distributions
机译:
全球高斯分布的黎曼流形的联合度量学习
作者:
Qinqin Nie
;
Bin Zhou
;
Pengfei Zhu
;
Qinghua Hu
;
Hao Cheng
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Gaussians;
Riemannian Manifold;
Joint metric learning;
33.
A Novel Neural Network-Based Symbolic Regression Method: Neuro-Encoded Expression Programming
机译:
一种新的基于神经网络的符号回归方法:神经编码的表达式编程
作者:
Aftab Anjum
;
Fengyang Sun
;
Lin Wang
;
Jeff Orchard
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Genetic programming;
Symbolic regression;
Neural network;
Gene expression programming;
Evolutionary algorithm;
34.
Compute-Efficient Neural Network Architecture Optimization by a Genetic Algorithm
机译:
遗传算法优化的高效计算神经网络架构
作者:
Sebastian Litzinger
;
Andreas Klos
;
Wolfram Schiffmann
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Neural networks;
Neural Architecture Search;
Genetic algorithms;
35.
Learning Camera-Invariant Representation for Person Re-identification
机译:
学习相机不变表示法进行人员重新识别
作者:
Shizheng Qin
;
Kangzheng Gu
;
Lecheng Wang
;
Lizhe Qi
;
Wenqiang Zhang
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Re-identification;
Generative adversarial networks;
StarGAN;
Triplet loss;
36.
PA-RetinaNet: Path Augmented RetinaNet for Dense Object Detection
机译:
PA-RetinaNet:用于密集物体检测的增强路径RetinaNet
作者:
Guanghua Tan
;
Zijun Guo
;
Yi Xiao
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Object detection;
Convolutional neural network;
Class imbalance;
37.
Preface
机译:
前言
作者:
Igor V. Tetko
;
Fabian Theis
;
Pavel Karpov
;
Vera Kurkova
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
38.
Recurrent Patterns of Brain Activity Associated with Cognitive Tasks and Attractor Dynamics (John Taylor Memorial Lecture)
机译:
与认知任务和吸引者动力学相关的大脑活动的复发模式(约翰·泰勒纪念演讲)
作者:
Alessandro E. P. Villa
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
39.
Controlling Model Complexity in Probabilistic Model-Based Dynamic Optimization of Neural Network Structures
机译:
基于概率模型的神经网络结构动态优化中的模型复杂度控制
作者:
Shota Saito
;
Shinichi Shirakawa
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Neural networks;
Structure optimization;
Stochastic natural gradient;
Model complexity;
Stochastic relaxation;
40.
Predictive Uncertainty Estimation with Temporal Convolutional Networks for Dynamic Evolutionary Optimization
机译:
动态进化优化的时间卷积网络预测不确定性估计
作者:
Almuth Meier
;
Oliver Kramer
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Evolutionary optimization;
Dynamic optimization;
Prediction;
Temporal convolutional network;
Predictive uncertainty;
41.
Singular Value Decomposition and Neural Networks
机译:
奇异值分解与神经网络
作者:
Bernhard Bermeitinger
;
Tomas Hrycej
;
Siegfried Handschuh
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Singular Value Decomposition;
Neural network;
Deep neural network;
Initialization;
Optimization;
Conjugate gradient;
42.
PCI: Principal Component Initialization for Deep Autoencoders
机译:
PCI:深度自动编码器的主要组件初始化
作者:
Aiga Suzuki
;
Hidenori Sakanashi
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Weight initialization;
Deep Autoencoders;
43.
Discrete Stochastic Search and Its Application to Feature-Selection for Deep Relational Machines
机译:
离散随机搜索及其在深度关系机特征选择中的应用
作者:
Tirtharaj Dash
;
Ashwin Srinivasan
;
Ramprasad S. Joshi
;
A. Baskar
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Deep Neural Network;
Inductive Logic Programming;
Relational learning;
Stochastic search;
Infinite-attribute space;
44.
Joint Dictionary Learning for Unsupervised Feature Selection
机译:
联合字典学习的无监督特征选择
作者:
Yang Fan
;
Jianhua Dai
;
Qilai Zhang
;
Shuai Liu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Feature selection;
Data distribution;
Data reconstruction;
Manifold structure;
Joint dictionary learning;
45.
Sparse Recurrent Mixture Density Networks for Forecasting High Variability Time Series with Confidence Estimates
机译:
具有置信度估计的高变异性时间序列的稀疏递归混合密度网络
作者:
Narendhar Gugulothu
;
Easwar Subramanian
;
Sanjay P. Bhat
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Recurrent mixture density networks;
Sparse neural networks;
Highly variable time series;
Forecasting;
Confidence estimation of prediction;
Dimensionality reduction;
46.
A Multitask Learning Neural Network for Short-Term Traffic Speed Prediction and Confidence Estimation
机译:
短期交通速度预测和置信度估计的多任务学习神经网络
作者:
Yanyun Tao
;
Xiang Wang
;
Yuzhen Zhang
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Short-term speed prediction;
Spatial-temporal features;
Multitask learning;
Neural network;
Confidence estimation;
Multitask loss function;
47.
Transferable Adversarial Cycle Alignment for Domain Adaption
机译:
领域适应性的可转移对抗周期对齐
作者:
Yingcan Wei
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Domain adaption;
Cycle constraints;
Transferable alignment;
GAN;
Image translation;
48.
Evaluation of Domain Adaptation Approaches for Robust Classification of Heterogeneous Biological Data Sets
机译:
异构生物数据集鲁棒分类的域适应方法评估
作者:
Michael Schneider
;
Lichao Wang
;
Carsten Marr
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Transfer learning;
Domain adaptation;
EasyAdapt;
Batch effect;
49.
Multi-task Sparse Regression Metric Learning for Heterogeneous Classification
机译:
异构分类的多任务稀疏回归度量学习
作者:
Haotian Wu
;
Bin Zhou
;
Pengfei Zhu
;
Qinghua Hu
;
Hong Shi
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Heterogeneous data;
Metric learning;
Sparse regression;
Multi-task learning;
50.
Fast Approximate Geodesics for Deep Generative Models
机译:
用于深度生成模型的快速近似测地线
作者:
Nutan Chen
;
Francesco Ferroni
;
Alexej Klushyn
;
Alexandras Paraschos
;
Justin Bayer
;
Patrick van der Smagt
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Deep generative model;
Geodesic;
A* search;
51.
Playing the Large Margin Preference Game
机译:
玩大保证金偏好游戏
作者:
Mirko Polato
;
Guglielmo Faggioli
;
Ivano Lauriola
;
Fabio Aiolli
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Game theory;
SVM;
Large margin;
Kernel method;
Large scale;
52.
Central-Diffused Instance Generation Method in Class Incremental Learning
机译:
班级增量学习中的中央扩散实例生成方法
作者:
Mingyu Liu
;
Yijie Wang
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Machine learning;
Class incremental learning;
Class imbalance learning;
Supervised learning;
53.
Improving Weight Initialization of ReLU and Output Layers
机译:
改善ReLU和输出层的权重初始化
作者:
Diego Aguirre
;
Olac Fuentes
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Weight initialization;
54.
Post-synaptic Potential Regularization Has Potential
机译:
突触后电位正则化具有电位
作者:
Enzo Tartaglione
;
Daniele Perlo
;
Marco Grangetto
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Regularization;
Generalization;
Post-synaptic potential;
Neural networks;
Classification;
55.
A Novel Modification on the Levenberg-Marquardt Algorithm for Avoiding Overfitting in Neural Network Training
机译:
Levenberg-Marquardt算法的一种新型改进,可避免神经网络训练中的过拟合
作者:
Serdar Iplikci
;
Batuhan Bilgi
;
Ali Menemen
;
Bedri Bahtiyar
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Neural networks;
Levenberg-Marquardt algorithm;
Overfitting;
Validation data set;
56.
Sign Based Derivative Filtering for Stochastic Gradient Descent
机译:
基于符号的随机梯度下降导数滤波
作者:
Konstantin Berestizshevsky
;
Guy Even
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Optimization;
Gradients;
Deep learning;
Neural networks;
57.
Named Entity Recognition for Chinese Social Media with Domain Adversarial Training and Language Modeling
机译:
基于领域对抗训练和语言建模的中国社交媒体命名实体识别
作者:
Yong Xu
;
Qi Lu
;
Muhua Zhu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Named entity recognition;
Language model;
Domain-adversarial training;
58.
Deep Domain Knowledge Distillation for Person Re-identification
机译:
用于人员重新识别的深层知识提炼
作者:
Junjie Yan
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Person re-identification;
Domain;
Knowledge distillation;
59.
Architecture-Aware Bayesian Optimization for Neural Network Tuning
机译:
神经网络调整的架构感知贝叶斯优化
作者:
Anders Sjoeberg
;
Magnus OEnnheim
;
Emil Gustavsson
;
Mats Jirstrand
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Hyperparameter optimization;
Gaussian process;
Transformation;
Neural networks;
60.
Non-convergence and Limit Cycles in the Adam Optimizer
机译:
Adam优化器中的非收敛和极限环
作者:
Sebastian Bock
;
Martin Weiss
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Adam optimizer;
Convergence;
Computer algebra;
Dynamical system;
Limit cycle;
61.
A Study on Catastrophic Forgetting in Deep LSTM Networks
机译:
深度LSTM网络中的灾难性遗忘研究
作者:
Monika Schak
;
Alexander Gepperth
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
LSTM;
Catastrophic Forgetting;
62.
A Label-Specific Attention-Based Network with Regularized Loss for Multi-label Classification
机译:
基于标签的基于注意力的,具有规则损失的多标签分类网络
作者:
Xiangyang Luo
;
Xiangying Ran
;
Wei Sun
;
Yunlai Xu
;
Chongjun Wang
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Multi-label classification;
Attention-based Network;
Label correlations;
63.
Learning Internal Dense But External Sparse Structures of Deep Convolutional Neural Network
机译:
学习深度卷积神经网络的内部密集但外部稀疏结构
作者:
Yiqun Duan
;
Chen Feng
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Hierarchical CNN;
Evolutionary algorithms;
Neural network structure;
64.
Using Feature Entropy to Guide Filter Pruning for Efficient Convolutional Networks
机译:
使用特征熵指导高效卷积网络的过滤修剪
作者:
Yun Li
;
Luyang Wang
;
Sifan Peng
;
Aakash Kumar
;
Baoqun Yin
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Convolutional neural networks;
Filter pruning;
Entropy;
Features selection module;
65.
Simultaneously Learning Architectures and Features of Deep Neural Networks
机译:
同时学习深度神经网络的体系结构和功能
作者:
Tinghuai Wang
;
Lixin Fan
;
Huiling Wang
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
66.
Learning Sparse Hidden States in Long Short-Term Memory
机译:
在长短期记忆中学习稀疏隐藏状态
作者:
Mange Yu
;
Cornelius Weber
;
Xiaolin Hu
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Recurrent neural network (RNN);
Long Short-Term Memory (LSTM);
Language modeling;
Image captioning;
Network acceleration;
67.
An Empirical Study of Multi-domain and Multi-task Learning in Chinese Named Entity Recognition
机译:
中文命名实体识别中多领域多任务学习的实证研究
作者:
Yun Hu
;
Mingxue Liao
;
Pin Lv
;
Changwen Zheng
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Chinese named entity recognition;
Multi-domain learning;
Multi-task learning;
68.
Filter Method Ensemble with Neural Networks
机译:
滤波方法与神经网络集成
作者:
Anuran Chakraborty
;
Rajonya De
;
Agneet Chatterjee
;
Friedhelm Schwenker
;
Ram Sarkar
会议名称:
《International Conference on Artificial Neural Networks》
|
2019年
关键词:
Ensemble;
Neural networks;
Feature selection;
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