(Peng et al, 2005 and Ding & Peng, 2005, 2003) 中的 mRMR（最小冗余最大相关）特征选择方法的两个源代码文件，其优于传统顶级方法的性能已在最近出版物中的数据集数量。 该版本使用互信息作为计算变量（特征）之间相关性和冗余的代理。 其他变化，例如使用相关性或 F 检验或距离，也可以在此框架内轻松实现。
Hanchuan Peng、Fuhui Long 和 Chris Ding，“基于互信息的特征选择：最大依赖、最大相关和最小冗余的标准”， IEEE 模式分析和机器智能汇刊， 卷。 27, No. 8, pp.1226-1238, 2005。
Ding C. 和 Peng HC，“微阵列基因表达数据的最小冗余特征选择”，《生物信息学与计算生物学杂志》， 卷。 3, No. 2, pp.185-205, 2005。
Ding，C 和 Peng
2021-12-17 16:39:29
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GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.
2021-12-15 15:32:25
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行业分类-电信-所有车轮中的每一个均与至少一个旋转电机相连接的车辆的制动系统的控制信号级冗余硬件结构.rar
2021-12-07 18:01:50
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描述：行列缩减： 输入：8x8 块输出：行参考向量（逻辑）8x1 列参考向量（逻辑）1x8 简化矩阵行列扩展： 输入：行参考向量、列参考向量和缩减矩阵输出：8x8块参考：Saif Alzahir，“彩色地图和图形压缩”，国际图像处理会议，香港 - 2010 年 9 月
2021-12-07 15:56:14
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