High-Order Deep Learning Models: Theoretical Study and Applications

高阶深度学习模型:理论研究与应用

基本信息

  • 批准号:
    17K00326
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Feature Extraction for Incomplete Data Via Low-Rank Tensor Decomposition With Feature Regularization
通过低秩张量分解和特征正则化对不完整数据进行特征提取
Rank minimization on tensor ring: an efficient approach for tensor decomposition and completion
  • DOI:
    10.1007/s10994-019-05846-7
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Longhao Yuan;Chao Li;Jianting Cao;Qibin Zhao
  • 通讯作者:
    Longhao Yuan;Chao Li;Jianting Cao;Qibin Zhao
Correlated Component Analysis for Enhancing the Performance of SSVEP-Based Brain-Computer Interface
用于增强基于 SSVEP 的脑机接口性能的相关成分分析
Tensor Ring Decomposition with Rank Minimization on Latent Space: An Efficient Approach for Tensor Completion
  • DOI:
    10.1609/aaai.v33i01.33019151
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Longhao Yuan;C. Li;D. Mandic;Jianting Cao;Qibin Zhao
  • 通讯作者:
    Longhao Yuan;C. Li;D. Mandic;Jianting Cao;Qibin Zhao
Two-Stage Frequency Recognition Method Based on Correlated Component Analysis for SSVEP-Based BCI
  • DOI:
    10.1109/tnsre.2018.2848222
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Yangsong Zhang;E. Yin;Fali Li;Yu Zhang;Toshihisa Tanaka;Qibin Zhao;Yan Cui;Peng Xu;D. Yao-D.-Y
  • 通讯作者:
    Yangsong Zhang;E. Yin;Fali Li;Yu Zhang;Toshihisa Tanaka;Qibin Zhao;Yan Cui;Peng Xu;D. Yao-D.-Y
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Zhao Qibin其他文献

Hide Chopin in the Music: Efficient Information Steganography Via Random Shuffling
将肖邦隐藏在音乐中:通过随机洗牌实现高效信息隐写术
微分方程式で脳は理解可能!?~脳の数理モデル~
可以用微分方程来理解大脑吗?~大脑的数学模型~
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tang Jiajia;Li Kang;Jin Xuanyu;Cichocki Andrzej;Zhao Qibin;Kong Wanzeng;横田 真斗,久富 彩音,石井 裕,渡辺 富夫;塚田啓道
  • 通讯作者:
    塚田啓道
Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations [An algorithmic perspective]
非负矩阵和张量分解[算法视角]
  • DOI:
    10.1109/msp.2014.2298891
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Zhou Guoxu;Cichocki Andrzej;Zhao Qibin;Xie Shengli
  • 通讯作者:
    Xie Shengli
Descriptive Statistical Analysis Based on Patients’ EEG Energy in Coma and Quasi-brain-death State
基于患者昏迷及准脑死亡状态脑电能量的描述性统计分析
  • DOI:
    10.24297/ijct.v17i1.7171
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuan Longhao;Zhao Qibin;Gui Lihua;Cao Jianting;Yao Miao and Jianting Cao
  • 通讯作者:
    Yao Miao and Jianting Cao
発話速度に応じた反応動作を行う音声駆動型身体引き込みキャラクタの評価
根据语速执行反应动作的语音驱动身体拉动角色的评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tang Jiajia;Li Kang;Jin Xuanyu;Cichocki Andrzej;Zhao Qibin;Kong Wanzeng;横田 真斗,久富 彩音,石井 裕,渡辺 富夫
  • 通讯作者:
    横田 真斗,久富 彩音,石井 裕,渡辺 富夫

Zhao Qibin的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Zhao Qibin', 18)}}的其他基金

Bayesian Tensor Models for Multiway Structural Data: A Theoretical Study and Applications
多路结构数据的贝叶斯张量模型:理论研究与应用
  • 批准号:
    15K15955
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

相似国自然基金

基于单层张量网络缩并的含噪声量子线路经典模拟器
  • 批准号:
    12304552
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30.00 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
光学系统中张量网络态的制备
  • 批准号:
    12374336
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    53 万元
  • 项目类别:
    面上项目
利用基于范畴论的张量网络重构共形场论
  • 批准号:
    12305080
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
三角晶格量子自旋液体基态和元激发的对称张量网络研究
  • 批准号:
    12304186
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30.00 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
平面张量网络的指数时间算法与复杂性研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Quantum digital twins for quantum dynamics based on hardware-tailored tensor networks
基于硬件定制张量网络的量子动力学量子数字孪生
  • 批准号:
    EP/Y005090/1
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Research Grant
Collaborative Research: PPoSS: LARGE: Cross-layer Coordination and Optimization for Scalable and Sparse Tensor Networks (CROSS)
合作研究:PPoSS:LARGE:可扩展和稀疏张量网络的跨层协调和优化(CROSS)
  • 批准号:
    2316201
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: PPoSS: LARGE: Cross-layer Coordination and Optimization for Scalable and Sparse Tensor Networks (CROSS)
合作研究:PPoSS:LARGE:可扩展和稀疏张量网络的跨层协调和优化(CROSS)
  • 批准号:
    2316203
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: PPoSS: LARGE: Cross-layer Coordination and Optimization for Scalable and Sparse Tensor Networks (CROSS)
合作研究:PPoSS:LARGE:可扩展和稀疏张量网络的跨层协调和优化(CROSS)
  • 批准号:
    2316202
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Hydrodynamic simulation using Quantum Tensor Networks on a quantum computer
在量子计算机上使用量子张量网络进行流体动力学模拟
  • 批准号:
    10086537
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Small Business Research Initiative
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了