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Training Deep Autoencoder via VLC-Genetic Algorithm
Qazi Sami Ullah Khan
*
,
Jianwu Li
, Shuyang Zhao
*
此作品的通讯作者
计算机学院
Beijing Institute of Technology
科研成果
:
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会议稿件
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同行评审
2
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 'Training Deep Autoencoder via VLC-Genetic Algorithm' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Computer Science
Genetic Algorithm
100%
Autoencoder
100%
Variable Length
50%
Classifier
25%
Experimental Result
25%
Optimization Technique
25%
Classification Accuracy
25%
Neural Network
25%
Backpropagation
25%
Local Minimum
25%
Deep Learning Technique
25%
Engineering
Genetic Algorithm
100%
Autoencoder
100%
Experimental Result
25%
State-of-the-Art Method
25%
Optimization Technique
25%
Deep Learning
25%
Backpropagation
25%
Global Optimum
25%
Learning Technique
25%
Local Minimum
25%
Classification Accuracy
25%
Physics
Genetic Algorithm
100%
Neural Network
25%
Deep Learning
25%
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Chromosome Size
50%