Understanding Gaussian noise injections in neural networks

Understanding Gaussian noise injections in neural networks

<p>Deep Learning (read neural networks) has emerged as one of the most exciting and powerful tools in the statistical machine learning toolbox. Neural networks over the past decade have defeated incumbent state of the art models in computer vision, natural language processing, and reinforcemen...

Повний опис

Бібліографічні деталі
Автор:	Camuto, A
Інші автори:	Holmes, C
Формат:	Дисертація
Мова:	English
Опубліковано:	2021
Предмети:	Deep learning (Machine learning)

Схожі ресурси

Resilience of Machine Learning Models in Anxiety Detection: Assessing the Impact of Gaussian Noise on Wearable Sensors
за авторством: Abdulrahman Alkurdi, та інші
Опубліковано: (2024-12-01)

Neural networks as data
за авторством: Dupont, E
Опубліковано: (2022)

Efficient neural network verification and training
за авторством: De Palma, A
Опубліковано: (2023)

On kernel and feature learning in neural networks
за авторством: He, B
Опубліковано: (2022)

Neural networks for inference, inference for neural networks
за авторством: Webb, S
Опубліковано: (2018)

Towards robust neural networks: evaluation and construction
за авторством: Lu, J
Опубліковано: (2021)

Measuring Laser Beams with a Neural Network (Data)
за авторством: Hofer, L, та інші
Опубліковано: (2022)

Towards robust machine learning with graph neural networks
за авторством: Jaeckle, F
Опубліковано: (2022)

Towards efficient and reliable neural networks
за авторством: de Jorge Aranda, P
Опубліковано: (2024)

When the state of the art is ahead of the state of understanding: Unintuitive properties of deep neural networks
за авторством: Joan Serrà
Опубліковано: (2019-03-01)

Understanding approximation for Bayesian inference in neural networks
за авторством: Farquhar, S
Опубліковано: (2022)

Additive Ensemble Neural Networks
за авторством: Minyoung Park, та інші
Опубліковано: (2020-01-01)

Employee Attrition Prediction Using Deep Neural Networks
за авторством: Salah Al-Darraji, та інші
Опубліковано: (2021-11-01)

AI-driven convolutional neural networks for accurate identification of yellow fever vectors
за авторством: Taís Oliveira de Araújo, та інші
Опубліковано: (2024-08-01)

An Efficient Optimization Technique for Training Deep Neural Networks
за авторством: Faisal Mehmood, та інші
Опубліковано: (2023-03-01)

Towards diverse generation and reliable classification using neural networks
за авторством: Kulharia, V
Опубліковано: (2022)

Explainable Convolutional Neural Networks for Brain Cancer Detection and Localisation
за авторством: Francesco Mercaldo, та інші
Опубліковано: (2023-09-01)

Deep vision for indoor understanding and localisation
за авторством: Howard-Jenkins, H
Опубліковано: (2022)

Theoretical Understanding of Convolutional Neural Network: Concepts, Architectures, Applications, Future Directions
за авторством: Mohammad Mustafa Taye
Опубліковано: (2023-03-01)

Sign language understanding using multimodal learning
за авторством: Momeni, L
Опубліковано: (2024)

End-to-end learning, and audio-visual human-centric video understanding
за авторством: Brown, A
Опубліковано: (2022)

Communicating Neural Network architectures for resource constrained systems
за авторством: Abudu, P
Опубліковано: (2022)

Trinity: Neural Network Adaptive Distributed Parallel Training Method Based on Reinforcement Learning
за авторством: Yan Zeng, та інші
Опубліковано: (2022-03-01)

Does the FARNet neural network algorithm accurately identify Posteroanterior cephalometric landmarks?
за авторством: Merve Gonca, та інші
Опубліковано: (2024-10-01)

Extraction of Features for Time Series Classification Using Noise Injection
за авторством: Gyu Il Kim, та інші
Опубліковано: (2024-10-01)

Optimising convolutional neural networks for large-scale neuroimaging studies
за авторством: Dinsdale, NK
Опубліковано: (2021)

Bayesian quadrature for Gaussian process kernel learning, neural ensemble search, and high dimensional integrands
за авторством: Hamid, S
Опубліковано: (2023)

Not So Robust after All: Evaluating the Robustness of Deep Neural Networks to Unseen Adversarial Attacks
за авторством: Roman Garaev, та інші
Опубліковано: (2024-04-01)

AMAnD: an automated metagenome anomaly detection methodology utilizing DeepSVDD neural networks
за авторством: Colin Price, та інші
Опубліковано: (2023-07-01)

On Robustness of Neural Architecture Search Under Label Noise
за авторством: Yi-Wei Chen, та інші
Опубліковано: (2020-02-01)

Dysarthric-speech detection using transfer learning with convolutional neural networks
за авторством: S R Mani Sekhar, та інші
Опубліковано: (2022-03-01)

A one-dimensional convolutional neural network-based deep learning approach for predicting cardiovascular diseases
за авторством: Dhafer G. Honi, та інші
Опубліковано: (2024-01-01)

Convolutional Neural Networks in Detection of Plant Leaf Diseases: A Review
за авторством: Bulent Tugrul, та інші
Опубліковано: (2022-08-01)

Landslide Susceptibility Modeling Using a Deep Random Neural Network
за авторством: Cheng Huang, та інші
Опубліковано: (2022-12-01)

Enhancing adversarial robustness of quantum neural networks by adding noise layers
за авторством: Chenyi Huang, та інші
Опубліковано: (2023-01-01)

A deep neural network approach to predicting clinical outcomes of neuroblastoma patients
за авторством: Tranchevent, Léon-Charles, та інші
Опубліковано: (2021)

Deep neural network architectures for cardiac image segmentation
за авторством: Jasmine El-Taraboulsi, та інші
Опубліковано: (2023-12-01)

Web-Based Malware Detection System Using Convolutional Neural Network
за авторством: Ali Alqahtani, та інші
Опубліковано: (2023-09-01)

Deep learning approach with image noise reduction to determine planting density and defected paddy seedlings
за авторством: Mohamed Anuar, Mohamed Marzhar
Опубліковано: (2022)

Graph neural networks for network analysis
за авторством: He, Y
Опубліковано: (2024)