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中科院自动化所副所长刘成林:模式识别研究现状与趋势 _ 讲座推荐
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b站 模式识别作为人工智能的一个分支领域,上世纪50年代以来逐渐形成了理论方法体系并快速发展,提出了统计模式识别、句法结构模式识别、神经网络、核方法、深度学习等多种有效的理论与方法,应用上也取得了巨大进展,尤其是视觉模式识别。然而,面向复杂开放环境、小样本、动态场景等挑战,当前依赖大数据学习的主流方法在泛化性、自适应性、鲁棒性、可解释性等方面存在明显不足。近年来在可解释性神经网络、自监督学习、开放环境学习、模式结构理解等方面取得了一些新的进展。本报告简要回顾模式识别的研究历史,介绍模式别方法概况、研究
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4:30早起|33岁上海中产辣妈,高能量的一天
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