Deep Quasi-Linear SVM Based on Deep Neural Network and Its Applications

基于深度神经网络的深度拟线性SVM及其应用

基本信息

  • 批准号：
    17K06506
  • 负责人：
    HU Jinglu
  • 金额：
    $ 3万
  • 依托单位：
    Waseda University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份：
    2017
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2017-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

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A Metric Learning Method for Improving Neural Network Based Kernel Learning for SVM
A New Segmented Oversampling Method for Imbalanced Data Classification Using Quasi-Linear Support Vector Machine
一种新的基于准线性支持向量机的不平衡数据分类分段过采样方法
A Multilayer Gated Bilinear Classifier: from Optimizing a Deep Rectified Network to a Support Vector Machine
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基于堆叠去噪自动编码器的蛋白质功能预测深度学习方法
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