Temat: Neural Networks - Prolib Integro

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Neural Networks" wg kryterium: Temat

Wyświetlanie 1-10 z 24

Zaznacz stronę

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Approach to classifying data with highly localized unmarked features using neural networks
Autorzy:: Grzeszczuk, Rafał
Tematy:: classification
neural networks
medical image analysis; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Approximation properties of some two-layer feedforward neural networks
Autorzy:: Nowak, M. A.
Tematy:: neural networks
approximation of functions
sigmoidal function; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: A repeatability study of artificial neural network predictions in flow stress model development for a magnesium alloy
Autorzy:: Siewior, Hubert
Madej, Łukasz
Tematy:: flow stress
artificial neural networks
feedforward
recursive; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
Autorzy:: Rościszewski, P.
Tematy:: machine learning
artificial neural networks
computer vision; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Track finding with Deep Neural Networks
Autorzy:: Kucharczyk, Marcin
Wolter, Marcin
Tematy:: deep neural networks
machine learning
tracking
HEP; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Compressing sentiment analysis CNN models for efficient hardware processing
Autorzy:: Wróbel, Krzysztof
Karwatowski, Michał
Wielgosz, Maciej
Pietroń, Marcin
Wiatr, Kazimierz
Tematy:: natural language processing
convolutional neural networks
FPGA
compression; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Exploring convolutional auto-encoders for representation learning on networks
Autorzy:: Nerurkar, Pranav Ajeet
Chandane, Madhav
Bhirud, Sunil
Tematy:: network representation learning
deep learning
graph convolutional neural networks; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Computational approach to understanding Autism Spectrum Disorders
Autorzy:: Duch, W.
Nowak, W.
Meller, J.
Osiński, G.
Dobosz, K.
Mikołajewski, D.
Wójcik, G. M.
Tematy:: computational neuroscience
neural networks
autism
Autism Spectrum Disorders
ASD; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: A Survey on multi-objective based parameter optimization for deep learning
Autorzy:: Chakraborty, Mrittika
Pal, Wreetbhas
Bandyopadhyay, Sanghamitra
Maulik, Ujjwal
Tematy:: deep learning
multi-objective optimization
parameter optimization
neural networks; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Ensemble machine learning methods to predict the balancing of ayurvedic constituents in the human body
Autorzy:: Rajasekar, Vani
Krishnamoorthi, Sathya
Saracevic, Muzafer
Pepic, Dzenis
Zajmovic, Mahir
Zogic, Haris
Tematy:: machine learning
artificial neural networks
diagnose
Ayurveda constituent
support vector machine; Pokaż więcej
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Wyświetlanie 1-10 z 24

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies