發(fā)簡信
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詳解深度學(xué)習(xí)中“注意力機制”1. 前言 本文翻譯自《Attention?Attention!》博客 最近幾年，注意力——在深度學(xué)習(xí)社區(qū)中趟章，已然成為最廣為流行的概念和實用工具杏糙。在這篇博客里慎王，我們將一起回顧...
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2019-01-07-小樣本深度學(xué)習(xí)
小樣本數(shù)據(jù)通常不建議用深度學(xué)習(xí)的理由： 對于classification model,有如下結(jié)論 訓(xùn)練樣本N,h為Vc維數(shù)，詳見https://www.cnblogs.com...
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摘要2018-12-11
利用黔西北地區(qū)地球物理測井資料識別不同等級煤儲層的煤質(zhì)特征&主成分分析研究 The identification of coal texture in different r...
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平穩(wěn)性檢驗方法的有效性研究——針對客觀類平穩(wěn)性檢驗方法進行分析宏侍，從時間序列的樣本長度視角探討檢驗方法的實際性能赖淤，ADF 檢驗和PP 檢驗是相對較好的判定方法，在仿真實驗中呈現(xiàn)較好的性能 簡介 定義 時...
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Fractal characteristics of coal samples utilizing image analysis and gas adsorption本文主要討論煤分形維數(shù)與氣體吸附能力的關(guān)系。用兩種方法計算分形維數(shù)绷耍，1）掃描電鏡圖像盒計數(shù)法D1吐限。2)低壓氮氣吸附(LP-N2GA)D2.（以下除了原理內(nèi)容，簡介中相關(guān)煤巖資...
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Multifractal detrended fluctuation analysis for image texture feature representation(2014)
Abstract:多重分形理論已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域中褂始。本文基于多重分形去趨勢波動分析提出了提取灰度序列和二維灰度圖像的兩種多重分形描述符诸典。通過紋理測試，提出的多重分形參數(shù)...
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Two-dimensional multifractal detrended fluctuation analysis for plant identification.（2015）
背景：提出一種基于二維多重分形去趨勢波動分析的新方法識別葉片種類崎苗。該方法計算了一系列多重分形參數(shù)狐粱，這些參數(shù)表征了每一種葉片圖像的紋理特征。引入了表征種類種間方差關(guān)系的指數(shù)I....
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Detrended fluctuation analysis for fractals and multifractals in higher dimensions摘要：一維去趨勢波動分析和多重分形去趨勢波動分析益缠，由于其精確度高和易于實現(xiàn)等優(yōu)點脑奠，在分形和多重分形時間序列的標度分析上得到了廣泛的應(yīng)用基公。本文將一維DFA和MFDFA推廣到高維...
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評論較多轰豆，簡書回復(fù)也不太方便胰伍，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論酸休。公眾號ID：小小挖掘機
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方法論｜一個女人該有的精致生活是怎樣的？問題：1僵缺、怎樣才是精致生活胡桃？2、如何才能過上精致生活磕潮？ 其實翠胰，不管男人容贝、女人，精致是一種生活態(tài)度之景，一種儀式感斤富。 這種態(tài)度和有沒有錢、有多少錢锻狗，沒有絕對關(guān)系茂缚，更關(guān)鍵的是審美力和...
