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丁乐乐

作品数：3 被引量：4H指数：1
供职机构：电子科技大学更多>>
相关领域：交通运输工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇交通运输工程

主题

  • 3篇车辆
  • 2篇学习算法
  • 2篇识别方法
  • 2篇随机梯度
  • 2篇网络
  • 2篇车辆识别
  • 1篇智能交通
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇车辆定位

机构

  • 3篇电子科技大学

作者

  • 3篇丁乐乐
  • 2篇孟继成

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2016
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法
本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法，在利用深度网络的结构特点上，提供一种深度学习与强化学习结合的方法，将强化学习中的Q‑学习算法应用到深度学习网络中，训练过程仍然使用随机梯度下降算法，提高了深度网络对车...
孟继成丁乐乐
一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法
本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法，在利用深度网络的结构特点上，提供一种深度学习与强化学习结合的方法，将强化学习中的Q‑学习算法应用到深度学习网络中，训练过程仍然使用随机梯度下降算法，提高了深度网络对车...
孟继成丁乐乐
文献传递
基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别
车辆的定位与识别技术是智能交通中的一个关键技术，是目标车辆搜寻、车辆速度监控、车辆跟踪的必要前提。本文主要研究对于静态图片如何将深度学习与强化学习理论应用到车辆的定位与识别中，其识别的范围是判别图像中是否有车以及属于小汽...
丁乐乐
关键词：车辆定位神经网络智能交通
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共1页<1>
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