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何志成
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6
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供职机构:
南开大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
刘杰
南开大学
徐英杰
南开大学
王嫄
南开大学
黄亚楼
南开大学
李娜
南开大学
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刘杰
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何志成
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谢茂强
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徐英杰
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1篇
2020
1篇
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1篇
2018
1篇
2017
1篇
2016
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一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型
一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型。本发明基于对NMF中隐藏特征之间关系的分析,提出一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型(Adaptive Dropout Non‑negative ...
刘杰
何志成
刘才华
王嫄
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一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型
一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型。本发明基于对NMF中隐藏特征之间关系的分析,提出一种基于自适应Dropout非负矩阵分解的特征学习模型(Adaptive Dropout Non‑negative ...
刘杰
何志成
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一种对异质网络中的节点进行聚类的方法
本发明公开了一种对异质网络中的节点进行聚类的方法,该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域,该聚类方法包括以下步骤:根据异质节点间的关联关系数据,构建相邻两层节点间关联矩阵;对于具有层次结构的节点,根据节点间的层次关联关系,...
谢茂强
徐英杰
张耀功
韩芳宇
黄亚楼
刘杰
何志成
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一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法
一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法,该方法包括:论文平行序列生成部分;论文节点识别部分(论文内容嵌入,论文内容序列编码,论文标识序列生成);论文内容生成部分(论文节点标识嵌入,论文标识序列编码,论文语义解...
刘杰
李娜
何志成
一种基于一致性多非负矩阵分解的聚类方法
本发明公开了一种基于一致性多非负矩阵分解的聚类方法,该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域,该聚类方法包括以下步骤:根据异质节点间的关联关系数据,构建相邻两层节点间关联矩阵;对于具有层次结构的节点,根据节点间的层次关联关系...
谢茂强
徐英杰
张耀功
韩芳宇
黄亚楼
刘杰
何志成
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一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法
一种基于对偶的序列到序列生成的论文网络表示学习方法,该方法包括:论文平行序列生成部分;论文节点识别部分(论文内容嵌入,论文内容序列编码,论文标识序列生成);论文内容生成部分(论文节点标识嵌入,论文标识序列编码,论文语义解...
刘杰
李娜
何志成
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