標(biāo)題: Titlebook: Robust Recognition via Information Theoretic Learning; Ran He,Baogang Hu,Liang Wang Book 2014 The Author(s) 2014 Face recognition.informat [打印本頁] 作者: Tamoxifen 時(shí)間: 2025-3-21 16:08
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning影響因子(影響力)
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning被引頻次
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning被引頻次學(xué)科排名
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning年度引用
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning年度引用學(xué)科排名
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning讀者反饋
書目名稱Robust Recognition via Information Theoretic Learning讀者反饋學(xué)科排名
作者: 利用 時(shí)間: 2025-3-21 22:39 作者: epidermis 時(shí)間: 2025-3-22 01:18
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangprüfer und Rechtsanw?lte, denen Mandanten zunehmend eine ganzheitliche Finanz-, Verm?gens- & Steuerplanung abverlangen, müssen einem komplexen Anspruch gerecht werden: Anspruchsvolle Privatkunden ben?tigen und fordern eine umfassende professionelle kompetente und objektive Beratung, die themenvernet作者: Slit-Lamp 時(shí)間: 2025-3-22 08:27 作者: Pde5-Inhibitors 時(shí)間: 2025-3-22 12:33 作者: Juvenile 時(shí)間: 2025-3-22 15:36
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangbots und der von den Nichtbanken ausgeübten Geldnachfrage verstanden wird, steht im Folgenden eine eher geldpolitische bzw. institutionelle Sicht des Geldmarktes im Blickpunkt. Danach handeln am Geldmarkt Kreditinstitute mit einem Liquidit?tsüberschuss mit Instituten, die ein Liquidit?tsdefizit aufw作者: RENAL 時(shí)間: 2025-3-22 19:02 作者: antidepressant 時(shí)間: 2025-3-23 00:42 作者: fallible 時(shí)間: 2025-3-23 05:03
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangnen unmittelbaren Kernkompetenzbereich fallen, muss der Berater über solides Hintergrund- und Basiswissen verfügen: Nur dann kann er den Bedarf des Kunden und ganzheitlich vernetzte Probleml?sungsm?glichkeiten erkennen und entsprechen978-3-322-90487-4978-3-322-90486-7作者: Opponent 時(shí)間: 2025-3-23 08:09 作者: 發(fā)芽 時(shí)間: 2025-3-23 13:26 作者: 和平主義 時(shí)間: 2025-3-23 16:09 作者: agonist 時(shí)間: 2025-3-23 20:39 作者: stroke 時(shí)間: 2025-3-23 23:49
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangiation mit wechselnden Risiken verbunden ist und zudem nicht über einen homogenen Bankensektor l?uft, sondern über einen Bankensektor, der durch unterschiedliche Gesch?ftsstrukturen (aktivlastig, passivlastig) gekennzeichnet ist, ergibt sich bereits von daher ein im Zeitablauf variierender Liquidit?作者: palpitate 時(shí)間: 2025-3-24 03:35
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangiation mit wechselnden Risiken verbunden ist und zudem nicht über einen homogenen Bankensektor l?uft, sondern über einen Bankensektor, der durch unterschiedliche Gesch?ftsstrukturen (aktivlastig, passivlastig) gekennzeichnet ist, ergibt sich bereits von daher ein im Zeitablauf variierender Liquidit?作者: Strength 時(shí)間: 2025-3-24 08:42
Ran He,Baogang Hu,Xiaotong Yuan,Liang Wangiation mit wechselnden Risiken verbunden ist und zudem nicht über einen homogenen Bankensektor l?uft, sondern über einen Bankensektor, der durch unterschiedliche Gesch?ftsstrukturen (aktivlastig, passivlastig) gekennzeichnet ist, ergibt sich bereits von daher ein im Zeitablauf variierender Liquidit?作者: 拉開這車床 時(shí)間: 2025-3-24 13:10
iation mit wechselnden Risiken verbunden ist und zudem nicht über einen homogenen Bankensektor l?uft, sondern über einen Bankensektor, der durch unterschiedliche Gesch?ftsstrukturen (aktivlastig, passivlastig) gekennzeichnet ist, ergibt sich bereits von daher ein im Zeitablauf variierender Liquidit?作者: 起波瀾 時(shí)間: 2025-3-24 16:11
Robust Recognition via Information Theoretic Learning作者: intrigue 時(shí)間: 2025-3-24 19:36
SpringerBriefs in Computer Sciencehttp://image.papertrans.cn/r/image/831353.jpg作者: 籠子 時(shí)間: 2025-3-25 01:01 作者: 減震 時(shí)間: 2025-3-25 05:44
,, Regularized Correntropy,Sparse signal representation arises in application of compressed sensing and has been considered as a significant technique in computer vision and machine learning [27, 65, 154]. Based on the ..-.. equivalence theory [18, 39], the solution of an ..-minimization problem is equal to that of an .. minimization problem under certain conditions.作者: correspondent 時(shí)間: 2025-3-25 10:47
Ran He,Baogang Hu,Liang WangIncludes supplementary material: 作者: 跳動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-25 13:21
Robust Recognition via Information Theoretic Learning978-3-319-07416-0Series ISSN 2191-5768 Series E-ISSN 2191-5776 作者: constitute 時(shí)間: 2025-3-25 16:55
Introduction,ived from the statistical definition of a breakdown point [49, 106], is the ability of an algorithm that tolerates a large amount of outliers. Therefore, a robust method should be effective enough to reject outliers in images and perform classification only on uncorrupted pixels. In the past decades作者: artifice 時(shí)間: 2025-3-25 22:46
M-Estimators and Half-Quadratic Minimization,binations of order statistics), R-estimator (estimator based on rank transformation) [77], RM estimator (repeated median) [141], and LMS estimator (estimator using the least median of squares) [133]. When information theoretic learning is applied to robust statistics, the Gaussian kernel in entropy 作者: Palpate 時(shí)間: 2025-3-26 03:14 作者: DUST 時(shí)間: 2025-3-26 07:31 作者: CANDY 時(shí)間: 2025-3-26 10:18 作者: CRANK 時(shí)間: 2025-3-26 13:16 作者: overreach 時(shí)間: 2025-3-26 17:03
Correntropy and Linear Representation,samples are available. However, in practice, only a small number of samples are available for an object class. Hence linear representation methods are developed to generalize the representational capacity of available samples.作者: LVAD360 時(shí)間: 2025-3-26 23:52
Correntropy with Nonnegative Constraint,introduction of an .. regularized nonnegative sparse coding algorithm to learn a nonnegative sparse representation (NSR). Then we show how to use correntropy to learn a robust NSR. Finally, based on the divide and conquer strategy, a two-stage framework is discussed for large-scale sparse representation problems.作者: Anguish 時(shí)間: 2025-3-27 01:57
Introduction,ecognition. Despite significant improvement, performing robust classification is still challenging due to the nature of unpredictable outliers in an image. Outliers may occupy any parts of an image and have arbitrarily large values in magnitude [155].作者: Negligible 時(shí)間: 2025-3-27 09:09
M-Estimators and Half-Quadratic Minimization,plays a role of Welsch M-estimator and can be efficiently optimized by half-quadratic minimization. Hence, in this chapter, we introduce some basic concepts of M-estimation and half-quadratic minimization.作者: NIB 時(shí)間: 2025-3-27 13:20
2191-5768 ion. A variety of information theoretic methods have been proffered in the past decade, in a large variety of computer vision applications; this work brings them together, attempts to impart the theory, optimization and usage of information entropy..The?authors?resort to a new information theoretic 作者: 單純 時(shí)間: 2025-3-27 14:35
Book 2014hods have been proffered in the past decade, in a large variety of computer vision applications; this work brings them together, attempts to impart the theory, optimization and usage of information entropy..The?authors?resort to a new information theoretic concept, correntropy, as a robust measure a作者: 帶傷害 時(shí)間: 2025-3-27 19:18
Book 2014iplicative forms of half-quadratic optimization to efficiently minimize entropy problems and a two-stage sparse presentation framework for large scale recognition problems.?It also describes the strengths and deficiencies of different robust measures in solving robust recognition problems..作者: 最有利 時(shí)間: 2025-3-27 23:47
XML-Komponenten in der Praxis978-3-642-55619-7Series ISSN 1439-5428 Series E-ISSN 2522-0667 作者: 誘拐 時(shí)間: 2025-3-28 05:53
0939-3145 brief overview of the neural structure of the brain and the history of neural-network modeling introduces to associative memory, preceptrons, feature-sensitive networks, learning strategies, and practical applications. - The second part covers subjects like statistical physics of spin glasses, the
