解修蕊

作品数：2被引量：4H指数：1
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发文主题：脉冲SPIKING智能体角点脉冲神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术建筑科学文化科学更多>>
发文期刊：《电子科技大学学报》《计算机学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金广东省自然科学基金更多>>
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一种基于损失预测的双主动域适应算法研究
《计算机学报》2023年第3期579-593,共15页刘贵松 郑余 解修蕊 黄鹂 丁浩伦 
国家自然科学基金(No.61806040);四川省重点研发计划(No.2022YFG0314);广东省自然科学基金(No.2021A1515011866);中山市科技局基金项目(No.420S36)资助.
近年来深度学习在图像分类任务上取得了显著效果,但通常要求大量人工标记数据,模型训练成本很高.因此,领域自适应等小样本学习方法成为当前研究热点.通常,域适应方法利用源域的经验知识也仅能一定程度降低对目标域标记数据的依赖,因此...
关键词：小样本学习 图像分类 主动学习 迁移学习 双主动域适应 
基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法被引量：4
《电子科技大学学报》2014年第2期162-166,共5页刘贵松 解修蕊 黄海波 屈鸿 
国家自然科学基金(61273308);中央高校基本科研业务费(ZYGX2013J076)
针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题,提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法,并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系,用分层图和动态规划的方法进行计算,并在社交网络的应用...
关键词：关 键 词 协同过滤 推荐系统 相似性度量 最短路径 信任关系 
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