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An Efficient Approach to Automatic Model Discovery for Designing Deep Neural Networks

An Efficient Approach to Automatic Model Discovery for Designing Deep Neural Networks
设计深度神经网络的自动模型发现的有效方法
批准号：
518781-2018
负责人：
Karimi, AmirHossein
金额：
$1.53万
依托单位：
Max Planck ETH Center for Learning Syst
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
财政年份：
2020
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-01-01 至 2021-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=697236
关键词：
EfficientApproachAutomaticModelDiscovery

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Machine Learning, Compressed Sensing, Dimensionality Reduction, Deep Neural Networks, Nonlinear Random Projections, Multi-layered Random Projections, Automatic Model Discovery, Active Learning, Optimization, Heuristic-based Search
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An Efficient Approach to Automatic Model Discovery for Designing Deep Neural Networks
  • 批准号：
    518781-2018
  • 项目类别：
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
  • 资助金额：
    $1.53万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Karimi, AmirHossein
  • 依托单位：
    Max Planck ETH Center for Learning Syst
An Efficient Approach to Automatic Model Discovery for Designing Deep Neural Networks
  • 批准号：
    518781-2018
  • 项目类别：
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
  • 资助金额：
    $1.53万
  • 财政年份：
    2018
  • 负责人：
    Karimi, AmirHossein
  • 依托单位：
    Max Planck ETH Center for Learning Syst
国内基金
海外基金
EnSite array指导下对Stepwise approach无效的慢性房颤机制及消融径线设计的实验研究
  • 批准号：
    81070152
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2010
  • 负责人：
    唐恺
  • 依托单位：
    同济大学