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搜索结果: 1-7 共查到计算机感知 学习相关记录7条 . 查询时间(0.416 秒)
2024年1月9日,中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文Rethinking Dimensional Rationale in Graph Contrastive Learning from Causal Perspective被计算机科学领域顶级学术会议AAAI接收。共同第一作者为博士生戢启瑞、特别研究助理李江梦。论文从因果的角度探索自监督图对比学习(GCL)中的维度基本...
2023年12月17日,中国图象图形学学会第十六期珠峰论坛——智能感知计算与学习专题研讨会在海南海花岛成功举办。本次论坛由中国图象图形学学会主办,中国图象图形学学会青年工作委员会承办,执行主席由海南大学李华副教授、深圳大学王冉研究员、山东大学丛润民教授共同担任。
近日,中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室研究团队在图表示学习方法研究中取得进展。成果论文“Robust Causal Graph Representation Learning against Confounding Effects”被人工智能领域顶级学术会议AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)...
现有多视图子空间聚类算法通常先进行张量表示学习,进而将学习到的表示张量融合为统一的亲和度矩阵.然而,因其独立地学习表示张量和亲和度矩阵,忽略了两者之间的高度相关性.为了解决此问题,提出一种基于一步张量学习的多视图子空间聚类方法,联合学习表示张量和亲和度矩阵.具体地,该方法对表示张量施加低秩张量约束,以挖掘视图的高阶相关性.利用自适应最近邻法对亲和度矩阵进行灵活重建.使用交替方向乘子法对模型进行优化...
图:西塞山国际交流工作坊―第10期:复杂流动的视觉测量与深度学习
2017年7月1日-7月10日,2017 中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)南京“钟山论剑-围炉夜话”论坛第三期——图像处理及机器学习数学理论与方法暑期研讨会在我校举行。本次会议由我校理学院数学系、江苏省光谱成像与智能感知重点实验室、高维信息智能感知与系统教育部重点实验室联合主办,我校数学实验中心承办。通过为期10天的交流和研讨,加深了青年学者及研究生对于图像处理及机器学习中...
为了提高视觉跟踪方法在物体外观发生变化时的性能,提出一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统。该系统利用基于增量式主成分分析的粒子滤波方法增量式地学习一个表示跟踪结果的低维特征空间,以反映目标物体的外观变化。实验结果表明,当目标物体在复杂环境中承受姿态和光照变化时,该视觉跟踪系统具有更好的性能。

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