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Research of Blind Source Separation Technology which Based on Unsupervised Learning
基于无监督学习的盲信号源分离技术研究
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聚类作为机器学习中一种重要的无监督学习算法,具有无需事前标记样本类型等优点,在近些年得到了很好地发展和应用。
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基于无监督学习的监控模型的研究也为其它无监督学习器在过程质量监控的应用研究奠定了基础。
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半监督学习的蓬勃发展规避了无监督学习和监督学习的局限性。
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学习过程中,采用无监督学习算法对输入权重进行调整,采用有监督学习算法对输出权重进行调整。
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自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。
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从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学习过程。
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An Unsupervised Learning Algorithm Based on Classification Weight and Mass Center Driving
基于分类权与质心驱动的无监督学习算法
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聚类过程是将没有训练样本的数据集划分为有意义的不同类,属于无监督学习。
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Sources number estimation and blind separation algorithm based on unsupervised learning
基于无监督学习的源数估计及盲分离算法
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由于无监督学习的准确率通常不能令人满意,在实际应用中人们趋向于运用有监督方法。
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分别从除噪、监督学习、无监督学习三个方面入手,研究能适应不同应用场景的健壮流形学习算法。
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Unsupervised learning based for part of speech disambiguation in English Chinese machine translation
英汉机译中一种基于无监督学习的词类消歧策略
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约束聚类和约束分类主要处理学习问题的方式间于无监督学习和监督学习。
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在算法中,运用改进的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行参数的优化,运用无监督学习的Kohonen神经网络进行参数的聚类。
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我将重点讨论其中最常用的两个监管和无监管学习因为它们是Mahout支持的主要功能。
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聚类分析作为一种无监督学习方法,是机器学习领域重要研究方向之一。
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提出基于神经网络无监督学习的盲分离方法,并改进了分离效果评判指标。
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本文提出一种基于非监督学习的Oja规则和有监督学习的delta规则的快速学习算法.用改进后的结构和学习方法初始化前馈神经网络的权值;
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本文对模拟故障诊断的有监督学习和无监督学习方法分别进行了研究,通过对实现过程的分析,对经典的学习算法进行深入研究,并提出若干改进。
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传统的聚类算法基于无监督学习机制,仅依据某种特定的距离或相似度进行划分。
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目前,ICA已经成为盲源分离的主流方法。BSS与ICA都属于一类无监督学习算法,他们的算法理论与实际应用涉及到优化数学和神经科学等多个领域。
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本文提出了一种基于无监督学习算法的问答模式抽取技术从互联网上抽取应用于汉语问答系统的答案模式。
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