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西北工业大学 国内
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简介
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科研成果
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C2DNDA: A Deep Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction
Qi Wang
, Zequn Qin,
Feiping Nie
, Xuelong Li
光电与智能研究院
Northwestern Polytechnical University Xian
科研成果
:
期刊稿件
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文章
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同行评审
10
引用 （Scopus）
综述
指纹
指纹
探究 'C2DNDA: A Deep Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Engineering
Component Analysis
20%
Convolutional Neural Network
40%
Dimensionality
100%
Nonlinearity
20%
Objective Function
20%
Principal Component
20%
Reduction Network
20%
Related Application
20%
Two Dimensional
60%
Computer Science
Component Analysis
20%
Convolutional Neural Network
40%
Dimensionality Reduction
100%
Discriminant Analysis
20%
Learning Ability
20%
Linear Discriminant Analysis
60%
Objective Function
20%
Principal Component
20%
Related Application
20%
Chemical Engineering
Neural Network
100%
Mathematics
Limit Property
20%