CN106033554A - 一种基于分段的两级深度学习模型的大数据处理方法 - Google Patents
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109522914A (zh) * | 2017-09-19 | 2019-03-26 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种基于图像的模型融合的神经网络结构训练方法 |
| CN109657285A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-19 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 汽轮机转子瞬态应力的检测方法 |
| WO2019128475A1 (zh) * | 2017-12-29 | 2019-07-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN110889492A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于训练深度学习模型的方法和装置 |
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Families Citing this family (7)
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|---|---|---|---|---|
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| CN110287175A (zh) * | 2019-05-19 | 2019-09-27 | 中国地质调查局西安地质调查中心 | 一种资源环境承载能力的大数据智能测定系统 |
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Family Cites Families (7)
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| JP2005237668A (ja) * | 2004-02-26 | 2005-09-08 | Kazuya Mera | コンピュータネットワークにおける感情を考慮した対話装置 |
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| CN104102929B (zh) * | 2014-07-25 | 2017-05-03 | 哈尔滨工业大学 | 基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法 |
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109522914A (zh) * | 2017-09-19 | 2019-03-26 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种基于图像的模型融合的神经网络结构训练方法 |
| WO2019128475A1 (zh) * | 2017-12-29 | 2019-07-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置 |
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| CN109993299B (zh) * | 2017-12-29 | 2024-02-27 | 中兴通讯股份有限公司 | 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN109657285A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-19 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 汽轮机转子瞬态应力的检测方法 |
| WO2020113782A1 (zh) * | 2018-12-05 | 2020-06-11 | 清华大学深圳研究生院 | 基于数据分布的联合深度学习方法 |
| CN110889492A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于训练深度学习模型的方法和装置 |
| CN110889492B (zh) * | 2019-11-25 | 2022-03-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于训练深度学习模型的方法和装置 |
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