机译:使用递归神经网络学习交互式多模式行为的离线模型与在线模型
Univ Grenoble Alpes, CNRS, Speech & Cognit Dept, GIPSA Lab, Grenoble, France;
Univ Grenoble Alpes, CNRS, Speech & Cognit Dept, GIPSA Lab, Grenoble, France;
Univ Grenoble Alpes, CNRS, Speech & Cognit Dept, GIPSA Lab, Grenoble, France;
Face-to-face interaction; Multimodal behavior; Co-verbal behavior; Behavioral models; Multi-task RNN; LSTM; Bi-directional LSTM;
机译:通过具有离散的神经网络与应用于柔性工业输送机的离散潜在表示学习行为模型
机译:关于选定行为神经学习模型对比表现的分析与评估,与一个生物启发非神经巧克力模型(神经网络方法)
机译:基于自递归小波神经网络的SSSC在线自学习PID控制器设计
机译:使用反复性神经网络与伪影互动的人类行为符号模型
机译:用于大脑模型和实际应用的递归神经网络阵列的学习和参数化。
机译:局部结构支持学习递归神经网络中的确定性行为
机译:用回归神经网络奖励成形加速口语对话系统的在线政策学习