IEEE 投稿与 arXiv 2020-08-20

         我们之前投稿了一篇IEEE Trans. on Human-Machine Systems的论文，6月29号一审修改后重新提交。昨天收到主编通知，竟然 ...

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基于池的无监督线性回归主动学习 2020-07-27

  在机器学习任务中，往往需要大量的有标签训练数据以获得更好的性能。但是，在许多实际应用场景中，获取未标注的数据相对容易，标注过程却很困难， ...

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脑机接口中迁移学习的完整流程 2020-07-05

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）可以让用户使用脑电信号直接与计算机或其他外部设备进行交互。该名词是由美国加州大学洛杉矶分校Vidal教授1 ...

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区间二型模糊集和模糊系统: 综述与展望 2020-05-06

          摘要： 一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性 , 即个体内不确定性 . 一型模糊 系统在控制和机 ...

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神经网络的记忆、泛化与谱偏倚 2020-05-02

      为什么过参数化的神经网络模型依然具有很好的泛化能力？这是一个一直困扰着深度学习社区的问题。 传统的学习理论通常使用VC维和Rade ...

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非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020） 2020-04-14

脑机接口 （ Brain-Computer Interface, BCI ）可以让用户使用脑电信号直接与计算机进行交流。该名词是由美国加州大学洛杉矶分校Vidal教授1973年发明的，但 ...

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迁移学习中的联合概率判别MMD度量 2020-04-11

  在数据驱动的机器学习时代，构建泛化能力强的模型需要大量规范、带标注的数据，而数据打标往往代价昂贵且费时，因此对已有的数据和模型进行重用很有必 ...

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集成学习新方法：BoostTree与BoostForest 2020-03-27

集成学习的主要思想是构建多个基学习器来挖掘目标值与应变量之间的关系，然后通过一定的策略将它们联合起来。集成多个学习器来进行预测一般能提高学习器 ...

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