对于TNNLS来说,其影响因子的高低直接反映了该期刊在神经网络和学习系统领域的学术水平和影响力。 TNNLS的影响因子历史数据与趋势分析 根据最新数据,TNNLS 2024年的影响因子为10.2,五年平均影响因子为10.4。虽然与之前的某些年份相比有所下降,但TNNLS仍然保持在该领域的领先地位。通过查看TNNLS过...
• 介绍一种新的混合QC-CNN用于多类别图像分类,它可以通过使用量子电路有效地从图像中提取关键特征。 • 提出一个量子卷积层,可以减少量子比特的数量,并通过应用幅度编码简化模型的结构。 • 研究了量子门、测量策略、模型结构以及噪声对分类性能的影响。 3. 数据集 在这项研究中,实验了五个不同的EO数据集,...
期刊: IEEE Transactions on Neural Networks and learning systems(TNNLS) 论文地址: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networksieeexplore.ieee.org/document/9046288 本文的内容较多,在最开始时先大致总结一下: 第1节Introduction简要介绍了本文内容,总结了本文贡献。 第2节中简单介绍了GNN的发展历史,给出...
参考文献:M. H. Rafiei, L. V. Gauthier, H. Adeli and D. Takabi, “Self-Supervised Learning for Electroencephalography,” inIEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 2, pp. 1457-1471, Feb. 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3190448. 小伙伴们关注茗创科技,将第...
论文名称:Learning Unified Anchor Graph for Joint Clustering of Hyperspectral and LiDAR Data论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10520930论文代码:https://github.com/AngryCai/AMKSC发表时间…
ViT启发的感知损失是指受到Transformer模型启发而设计的损失函数,可以帮助模型更好地理解和处理图像的细节和结构特征,提高在视觉任务中的表现和效果。我们首次提出ViT启发的感知损失这一概念,并成功将其用于图像去模糊和图像去雨等底层视觉问题。这一方法不仅提升了图像恢复的感知质量(LPIPS)和量化评分(PSNR/SSIM),还在...
doi={10.1109/TNNLS.2024.3409354}} 介绍 图像字幕旨在生成一个自然语言句子来描述给定的图像,是视觉和语言 (V&L) 研究中最基本但最具挑战性的任务之一。近年来,随着一系列创新方法的出现[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],图像...
自适应近邻的重采样:目前对于不平衡问题,主流的平衡重采样算法为SMOTE,即根据近邻合成伪数据。但是,对于流式数据,由于样本分布会改变,因此要不断变化近邻的定义。 动态集成:在预测时候,选择模型池中所有模型进行集成预测过于简单,更好的选择应当对于样本x,选择在x的近邻样本上表现好的分类器。 算法框架 核心算法 自...
https://doi.org/10.1109/TNNLS.2023.3263008 )论文《Backpropagation-Based Learning Techniques for Deep Spiking Neural Networks: A Survey》主要探讨了基于反向传播的深度脉冲神经网络（SNNs）的学习技术。深度SNNs因其事件驱动的计算方式，有望提高深度神经网络的延迟和能效。然而，由于脉冲事件的非可微性，训练这...
人工智能及机器学习领域国际顶级期刊:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS) 主题:由不对齐RGB图像引导的高光谱图像超分辨率 Hyperspectral Image Super Resolution with Real Unaligned RGB Guidance 作者:ZEQIANG LAI,YING FU,JUN ZHANG ...