Zobrazeno 1 - 10
of 111
pro vyhledávání: '"Chen, Junjia"'
Autor:
Chen, Junjia, Pan, Zhibin
Activation functions introduce nonlinearity into deep neural networks. Most popular activation functions allow positive values to pass through while blocking or suppressing negative values. From the idea that positive values and negative values are e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.19441
Autor:
Chen, Junjia, Pan, Zhibin
Activation functions are essential to deep learning networks. Popular and versatile activation functions are mostly monotonic functions, some non-monotonic activation functions are being explored and show promising performance. But by introducing non
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.07537
To date, most directed acyclic graphs (DAGs) structure learning approaches require data to be stored in a central server. However, due to the consideration of privacy protection, data owners gradually refuse to share their personalized raw data to av
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.03555
Publikováno v:
In Journal of Molecular Liquids 1 July 2020 309
Publikováno v:
In Signal Processing July 2020 172
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Xiao, Huimei, Lu, Wei, Li, Ruipeng, Zhong, Nan, Yeung, Yuileong, Chen, Junjia, Xue, Fei, Sun, Wei
Publikováno v:
In Journal of Visual Communication and Image Representation February 2019 59:52-61
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Microbiology; 20240101, Issue: Preprints p1-13, 13p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.