人工智能下载列表第719页

[机器学习] LBF运行程序

说明：这是一份matlab实现的关于LBF算法，改算法主要有两部分：1，LBF特征的提取。2，基于cascade的级联的随机森林做全局线性回归，有兴趣的可以一起讨论交流
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[机器学习] 无极卡尔曼和扩展卡尔曼对比

说明：卡尔曼滤波代码 EKF 和UKF之间进行对比，代码清晰详细可以成功跑
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[机器学习] 路径规划算法Matlab仿真（更新）

说明：路径规划算法的Matlab仿真。路径规划算法包括：RRT算法、BRRT算法和人工势场算法。
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[机器学习] 认知无线电能量预测

说明：这是一个基于MATLAB的能量检测程序，通过能量预测减少整体的错误率，从而实现对协作频谱感知的优化。
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[深度学习] 深度学习算法论文

说明：A Deep Learning Approach for Pose Estimation from Volumetric OCT Data
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[深度学习] Learning a Deep Network with Spherical Part Model for 3D Hand Pose Estimation

说明：Learning a Deep Network with Spherical Part Model for 3D Hand Pose EstimationImage feature extraction sub-network!F mage embedding I pose prediction auxiliary task 3112×112 2x526424x246410X101 1024 51 fpl 2048 1024 256 lII 3d pose firer 0.9 dot-produ
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[机器学习] 中国计算机学会通讯

说明：我们正处于大数据时代，人们言必及“大数据”，这里需要正视两个事实：一是当今的数据规模随时间以指数级增长；二是当今的算力也随着时间以指数级在增长。从这个意义上讲，大数据并没有给计算带来严峻挑战，两者在同一数量级上。但这种论断只在一种假设条件下成立，即数据样本之间相对独立。在这种情况下，数据量增大一倍，我们就可以用增大一倍的算力来解决。假如数据样本之间并不相对独立，而是存在错综复杂的关联（即关联大数据），那么，处理一个样本时就需要同时考虑关联样本，迭代多次后甚至需要遍历所有样本，因此算力需求与数
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[深度学习] 基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究

说明：为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量 学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型 的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出 Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文 分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。 这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
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