To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...

提出了一种新的深度预测网络dscn，它是基于可分卷积和se单元构造和叠加多个可分卷积构建块的方法。建议的dscn能够基于原始的多传感器数据的机械提供准确的rul估计，并优于现有的一些预测方法。

Download scientific diagram | Clustering performance comparison between DSCN [40] with each view and RDMSCNet versus NMI from publication: Robust deep multi-view subspace clustering networks with...

2022年3月30日 · DSCN is a single-view subspace clustering method whose key principle is to mimic the “self-representation” property under the deep learning framework. DSCS is also a single-view subspace clustering method that introduces a self-paced mechanism to subspace clustering based on a deep autoencoder.

2023年3月21日 · 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN) 是一种增量式随机化学习模型，具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点。 但是，面向噪声数据回归与分析时，传统的 DSCN 易受到异常值影响，从而降低了模型的泛化性。

展开更多 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络 (Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用 …

2024年10月12日 · 💡💡💡本文独家改进： 提出了可变形条带卷积(dscn) ， dscn作为大核dcnv3的简化版本 ，相对于变形采样方法， 其计算量仅为原始方法的63.2%。 通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。

该篇论文提出的损失函数添加了频率用来解决数据不平衡（变化的像素点数量往往远小于未变化的像素点数量），在利用特征网络进行特征提取后添加了KNN和使用Transformer、CBAM都是为了更加精细的寻找变化点。..._dscn

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2021年9月6日 · DSCN showed great 62 accuracy on different cancer types and superior performance compared to existing network-63 based prediction tools. We also introduced DSCNi derived from DSCN and designed specific 64 for predicting target combinations for single-paitent. We showed synergistic target