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1.Research on Point-wise Gated Deep Networks

作者：Nan Zhang^a ; ^b ; Shifei Ding^a ; ^b ; ^{dingsf@cumt.edu.cn} ; Jian Zhang^a ; ^b ; Yu Xue^c

关键词：Restricted boltzmann machine ; Deep Boltzmann machine ; Deep belief network ; Dropout ; Weight uncertainty ; Feature selection

刊名：Applied Soft Computing

出版年：2017

2.Performance evaluation of deep feature learning for RGB-D image/video classification

作者：Ling Shao ; ^a ; ^b ; ^{ling.shao@ieee.org} ; Ziyun Cai^c ; Li Liu^b ; Ke Lu^d ; ^e

关键词：Deep neural networks ; RGB-D data ; Feature learning ; Performance evaluation

刊名：Information Sciences

出版年：2017

3.Generalized extreme learning machine autoencoder and a new deep neural network

作者：Kai Sun ^{kai.s@foxmail.com}Author Vitae ; Jiangshe Zhang ; ^{jszhang@mail.xjtu.edu.cn}Author Vitae ; Chunxia Zhang ^{cxzhang@mail.xjtu.edu.cn}Author Vitae ; Junying Hu ^{hujunyingmm@163.com}Author Vitae

关键词：Extreme learning machine ; Generalized extreme learning machine autoencoder ; Manifold regularization ; Deep neural network ; Multilayer generalized extreme learning machine autoencoder

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

4.Spectral shape classification: A deep learning approach

作者：Majid Masoumi ; A. Ben Hamza ; ^{hamza@ciise.concordia.ca}

关键词：Deep learning ; Spectral graph wavelet ; Bag-of-features ; Classification

刊名：Journal of Visual Communication and Image Representation

出版年：2017

5.Evaluation of vehicle interior sound quality using a continuous restricted Boltzmann machine-based DBN

作者：Hai B. Huang^a ; ^b ; ^{huanghaibo214@my.swjtu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Ren X. Li^a ; ^{rxli@home.swjtu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Ming L. Yang^a ; ^{yml@home.swjtu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Teik C. Lim^b ; ^{limt@ucmail.uc.edu" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Wei P. Ding^a ; ^{dwp@home.swjtu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author}

关键词：Sound quality evaluation ; Vehicle interior noise ; Feature extraction ; Continuous restricted Boltzmann machines ; Deep belief networks

刊名：Mechanical Systems and Signal Processing

出版年：2017

6.Hierarchical Autoassociative Polynimial Network (HAP Net) for pattern recognition

作者：Theus H. Aspiras^a ; Author Vitae ; Vijayan K. Asari^aAuthor Vitae

关键词：Neural networks ; Pattern recognition ; Polynomial network ; MNIST ; Backpropagation

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

7.DeepChart: Combining deep convolutional networks and deep belief networks in chart classification

作者：Binbin Tang^a ; ^b ; Xiao Liu^c ; Jie Lei^c ; Mingli Song^c ; Dapeng Tao^a ; ^d ; ; Shuifa Sun^a ; Fangmin Dong^a

关键词：Chart recognition ; Deep convolutional network ; Deep belief network

刊名：Signal Processing

出版年：2016

8.Fine-tuning Deep Belief Networks using Harmony Search

作者：Joã ; o Paulo Papa^a ; ^{papa@fc.unesp.br" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Walter Scheirer^b ; ^{wscheirer@fas.harvard.edu" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; David Daniel Cox^b ; ^{davidcox@fas.harvard.edu" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author}

关键词：Restricted Boltzmann Machines ; Deep Belief Networks ; Harmony Search ; Meta-heuristics

刊名：Applied Soft Computing

出版年：2016

9.Deep extractive networks for supervised learning

作者：Shusen Zhou ; ^{zhoushusen@gmail.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Hailin Zou ^{zhl8655@sina.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Chanjuan Liu ^{luckycj80@sina.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Mujun Zang ^{zmjuncandy@hotmail.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Zhiwang Zhang ^{zzwmis@126.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Jun Yue ^{yuejuncn@sina.com" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author}

关键词：Supervised learning ; Deep learning ; Deep belief networks ; Quantum neural network

刊名：Optik - International Journal for Light and Electron Optics

出版年：2016

10.Learning word dependencies in text by means of a deep recurrent belief network

作者：Iti Chaturvedi^a ; Yew-Soon Ong^a ; Ivor W. Tsang^b ; Roy E. Welsch^c ; Erik Cambria ; ^a ; ^{cambria@ntu.edu.sg" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author}

关键词：Deep belief networks ; Time-delays ; Variable-order ; Gaussian networks ; Markov Chain Monte Carlo

刊名：Knowledge-Based Systems

出版年：2016

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