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基於實驗設計準則下的熵控制拉普拉斯正則化的主動學習分類法 = Entro...
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國立高雄大學統計學研究所
基於實驗設計準則下的熵控制拉普拉斯正則化的主動學習分類法 = Entropy Controlled Laplacian Regularization via Experimental Design Criteria for Active Learning of Image Classification
Record Type:
Language materials, printed : monographic
Paralel Title:
Entropy Controlled Laplacian Regularization via Experimental Design Criteria for Active Learning of Image Classification
Author:
許傑雅,
Secondary Intellectual Responsibility:
國立高雄大學
Place of Publication:
高雄市
Published:
國立高雄大學;
Year of Publication:
2022[民111]
Description:
vi,51葉圖,表 : 30公分;
Subject:
A-最適設計
Subject:
A-optimal design
Online resource:
https://hdl.handle.net/11296/pd325d
Notes:
111年12月1日公開
Notes:
參考書目:葉34-35
基於實驗設計準則下的熵控制拉普拉斯正則化的主動學習分類法 = Entropy Controlled Laplacian Regularization via Experimental Design Criteria for Active Learning of Image Classification
許, 傑雅
基於實驗設計準則下的熵控制拉普拉斯正則化的主動學習分類法
= Entropy Controlled Laplacian Regularization via Experimental Design Criteria for Active Learning of Image Classification / 許傑雅撰 - 高雄市 : 國立高雄大學, 2022[民111]. - vi,51葉 ; 圖,表 ; 30公分.
111年12月1日公開參考書目:葉34-35.
A-最適設計A-optimal design
基於實驗設計準則下的熵控制拉普拉斯正則化的主動學習分類法 = Entropy Controlled Laplacian Regularization via Experimental Design Criteria for Active Learning of Image Classification
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指導教授:許湘伶教授
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拉普拉斯正則化
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查詢策略
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博碩士論文區(二樓)
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博碩士論文區(二樓)
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博碩士論文區(二樓)
不外借資料
學位論文
TH 008M/0019 343201 0827 2022 c.2
一般使用(Normal)
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https://hdl.handle.net/11296/pd325d
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