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贪婪选择法构建、裁剪和训练浅层神经网络
人工智能学院
A greedy selection based method for constructing, tailoring and training shallow network neural networks
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
理论研究-科学技术
校级
项目致力于开发一种贪婪选择方法，以提高浅层神经网络的构建效率，从而逼近目标函数。这一方法通过利用训练数据提供的特定词汇表和内部权重，采用贪婪算法和脊波变换的网络积分表示，以显著减小字典规模，提高了贪婪选择的可行性。项目还涵盖数值仿真实验，对比传统神经网络结构选择和初始化技术，并进行性能分析。最终目标是改进神经网络构建和训练方法，提高其效率和性能。
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项目负责人
闫俊
2022级 人工智能学院 自动化
项目成员
陈科儒
2021级 人工智能学院 人工智能
姚昕岳
2022级 人工智能学院 人工智能大类（）
桂铭
2022级 人工智能学院 人工智能（大类）
邸旭
2022级 人工智能学院 人工智能（大类招生）
指导老师
宋原
人工智能学院 工程师
机器人
智能硬件
郭磊
人工智能学院 副教授
机器人
智能制造
理论研究-科学技术
评审老师
望育梅
人工智能学院 副教授
数字娱乐
通信网络
理论研究-科学技术
张彬
人工智能学院 副教授
社交媒体
医疗健康
智能交通
杨阳
人工智能学院 副教授
通信网络
智能硬件
无人机
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