点数信息
www.dssz.net
注册会员
|
设为首页
|
加入收藏夹
您好,欢迎光临本网站!
[请登录]
!
[注册会员]
!
首页
移动开发
云计算
大数据
数据库
游戏开发
人工智能
网络技术
区块链
操作系统
模糊查询
热门搜索:
源码
Android
整站
插件
识别
p2p
游戏
算法
更多...
在线客服QQ:632832888
当前位置:
资源下载
搜索资源 - 改善ReSuMe功效的两种方法
下载资源分类
移动开发
开发技术
课程资源
网络技术
操作系统
安全技术
数据库
行业
服务器应用
存储
信息化
考试认证
云计算
大数据
跨平台
音视频
游戏开发
人工智能
区块链
在结果中搜索
所属系统
Windows
Linux
FreeBSD
Unix
Dos
PalmOS
WinCE
SymbianOS
MacOS
Android
开发平台
Visual C
Visual.Net
Borland C
CBuilder
Dephi
gcc
VBA
LISP
IDL
VHDL
Matlab
MathCAD
Flash
Xcode
Android STU
LabVIEW
开发语言
C/C++
Pascal
ASM
Java
PHP
Basic/ASP
Perl
Python
VBScript
JavaScript
SQL
FoxBase
SHELL
E语言
OC/Swift
文件类型
源码
程序
CHM
PDF
PPT
WORD
Excel
Access
HTML
Text
资源分类
搜索资源列表
改善ReSuMe功效的两种方法
神经元学习是神经元网络更复杂学习的基础。 简历是用于加标神经元的最受欢迎的监督学习算法之一。 它对应于Widrow-Hoff规则,其权重调整是基于基于尖峰的Hebbian进程得出的。 尽管它取得了很大的成功,但是当所需的输出尖峰序列变长时,学习精度会Swift下降。 本文分析了与简历学习趋同有关的两个重要因素。 在此基础上,我们提出了两种方法来提高简历的有效性。 实验结果表明,两种改进算法均可以达到较好的性能。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:1011712
提供者:
weixin_38639872