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...
数据分割:将遥感数据分为样本内数据(Din)和样本外数据(Dout)。 训练AMKSC:在Din上训练AMKSC,生成伪标签Yin。 引入MVCRC:基于Yin,利用多视图协作表示分类器(MVCRC)将AMKSC推广到Dout。 生成伪标签:遵循算法1的流程,生成伪标签。 随机采样:从Din中为每个聚类随机抽取数据点作为伪标记锚点。 重新计算表示矩阵:通过...
• 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,...
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...
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...
个人感觉tnnls在稿件的质量稍逊于aaai/ijcai，但差距不是很大。说实话一些实验和理论推导（如有）上，...
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...
Abstract深度图网络(DGNs)研究领域蓬勃发展,但仍有一些尚未解决的重要挑战尚未解决。具体来说,人们迫切希望使DGNs适应现实世界的互联实体系统上的预测任务,这些系统会随着时间的推移而发展。为了促进动态图领…
是。tnnls是在美国电气和电子工程师协会（IEEE）人工智能及机器学习领域国际顶级期刊，旨在出版神经网络和学习系统方面的理论、设计和应用的技术文章，是属于顶尖期刊文章。是
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...