《表1 符号及其意义：融合卷积神经网络与主题模型的图像标注》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
LDA模型是一个生成式主题模型，其概率图模型如图1所示。模型中用到的符号及其所代表意义如表1所示。
| 图表编号 | XD00106623300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.10.25 |
| 作者 | 张蕾、蔡明 |
| 绘制单位 | 江南大学物联网工程学院、江南大学物联网工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 参数定义及其意义：融合用户信任及遗忘机制的社交网络传播预测模型》2020.07.01
- 《表4 模型性能指标对比：图像分类卷积神经网络的进化设计》2020.05.15
- 《表3 不同方法的AP值：基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法》2020.04.01
- 《表2 各阈值实验结果：融合阈值寻优的卷积神经网络在图像标注中的应用》2020.06.10
- 《表1 数据集相关信息：融合阈值寻优的卷积神经网络在图像标注中的应用》2020.06.10
- 《表1 判别网络模型参数：基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别》2020.07.15
- 《表2 形式背景G表：基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注》2020.09.01
- 《表4 实验结果比较表：基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注》2020.09.01
- 《表5 标注实例展示：基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注》2020.09.01
- 《表3 实验数据集表：基于卷积神经网络和概念格的图像语义完备标注》2020.09.01
- 《表1 网络模型结构参数：基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索》2020.08.15
- 《表1 深度卷积融合网络模型》2020.01.16
- 《表2 卷积神经网络参数：融合多粒度信息的文本向量表示模型》2019.09.25
- 《表1 全局融合卷积神经网络模型参数》2019.09.15
- 《表1 数学符号意义表：低碳闭环物流网络模糊目标规划模型及算法》2019.08.01
- 《表1 语料信息：融合LDA的卷积神经网络主题爬虫研究》2019.06.01
- 《表3 模型分割结果：基于全卷积神经网络的林木图像分割》2019.02.15
- 《表1 符号及其意义：基于生物特征标识的无线传感器网络三因素用户认证协议》2018.03.01
- 《表1 网络模型参数量：多通道融合可分离卷积神经网络下的脑部磁共振图像分割》2019.11.16
- 《表1 网络模型训练参数：融合卷积神经网络与支持向量机的表情识别》2019.12.16