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Titlebook: Analysis of Images, Social Networks and Texts; 8th International Co Wil M. P. van der Aalst,Vladimir Batagelj,Elena Tu Conference proceedin

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樓主: 解放
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發(fā)表于 2025-3-26 23:50:56 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 02:41:27 | 只看該作者
Wil M. P. van der Aalst,Vladimir Batagelj,Elena Tu
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發(fā)表于 2025-3-27 05:22:27 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 11:01:16 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 14:08:42 | 只看該作者
,Digitale Produktion: Bottom-up-?konomie, Adam on simple reinforcement learning tasks and tend to be more stable and less strict to hyperparameters selection. Considering the latest results we show that DDQN with K-FAC learns more quickly than with other optimizers and improves constantly in contradiction to similar with Adam or RMSProp.
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發(fā)表于 2025-3-27 17:57:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 01:11:07 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7697-8 network architectures: recurrent and convolutional, as well as simpler feedforward networks. Classification accuracy was evaluated for different architectures, text representations and sets of miscellaneous parameters.
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發(fā)表于 2025-3-28 03:40:47 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 08:33:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 13:24:05 | 只看該作者
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