Autoencoder Artificial Neural Network Model for Air Pollution Index Prediction od Nor Irwin Basir, Kathlyn Kaiyun Tan, Danny Hartanto Djarum, Zainal Ahmad, Dai-Viet N. Vo, Zhang Jie

Hasła przedmiotowe: “…Air pollution index, Shallow sparse autoencoder, Deep sparse autoencoder, Prediction…”
Dokumenty pełnotekstowe

Unsupervised Domain Adaptation via Stacked Convolutional Autoencoder od Yi Zhu, Xinke Zhou, Xindong Wu

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A new deep sparse autoencoder for community detection in complex networks od Rong Fei, Jingyuan Sha, Qingzheng Xu, Bo Hu, Kan Wang, Shasha Li

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Image Super-Resolution Algorithm Based on an Improved Sparse Autoencoder od Detian Huang, Weiqin Huang, Zhenguo Yuan, Yanming Lin, Jian Zhang, Lixin Zheng

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Cable Incipient Fault Identification with a Sparse Autoencoder and a Deep Belief Network od Ning Liu, Bo Fan, Xianyong Xiao, Xiaomei Yang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Radar Target Recognition Based on Stacked Denoising Sparse Autoencoder od Zhao Feixiang, Liu Yongxiang, Huo Kai

Hasła przedmiotowe: “…Stacked denoising sparse autoencoder…”
Dokumenty pełnotekstowe

Deep Sparse Autoencoder and Recursive Neural Network for EEG Emotion Recognition od Qi Li, Yunqing Liu, Yujie Shang, Qiong Zhang, Fei Yan

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Deep Neural Network Hardware Implementation Based on Stacked Sparse Autoencoder od Maria G. F. Coutinho, Matheus F. Torquato, Marcelo A. C. Fernandes

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Sparse Autoencoder Based Manifold Analyzer Model of Multi-Angle Target Feature od Xiuyuan Chen, Xiyuan Peng, Jun-Bao Li, Chaoying Huo

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Surface microseismic data denoising based on sparse autoencoder and Kalman filter od Xuegui Li, Shuo Feng, Nan Hou, Ruyi Wang, Hanyang Li, Ming Gao, Siyuan Li

Hasła przedmiotowe: “…Sparse autoencoder…”
Dokumenty pełnotekstowe

Detection of Pitting in Gears Using a Deep Sparse Autoencoder od Yongzhi Qu, Miao He, Jason Deutsch, David He

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

ASD-SAENet: A Sparse Autoencoder, and Deep-Neural Network Model for Detecting Autism Spectrum Disorder (ASD) Using fMRI Data od Fahad Almuqhim, Fahad Saeed

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Community Detection Based on Graph Representation Learning in Evolutionary Networks od Dongming Chen, Mingshuo Nie, Jie Wang, Yun Kong, Dongqi Wang, Xinyu Huang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection System od Ahmad Javaid, Quamar Niyaz, Weiqing Sun, Mansoor Alam

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Self-Taught Learning Based on Sparse Autoencoder for E-Nose in Wound Infection Detection od Peilin He, Pengfei Jia, Siqi Qiao, Shukai Duan

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A Sparse Autoencoder and Softmax Regression Based Diagnosis Method for the Attachment on the Blades of Marine Current Turbine od Yilai Zheng, Tianzhen Wang, Bin Xin, Tao Xie, Yide Wang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Research on a Convolution Kernel Initialization Method for Speeding Up the Convergence of CNN od Chunyu Xu, Hong Wang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Building Extraction Based on an Optimized Stacked Sparse Autoencoder of Structure and Training Samples Using LIDAR DSM and Optical Images od Yiming Yan, Zhichao Tan, Nan Su, Chunhui Zhao

Hasła przedmiotowe: “…stacked sparse autoencoder…”
Dokumenty pełnotekstowe

A multilevel recovery diagnosis model for rolling bearing faults from imbalanced and partially missing monitoring data od Jing Yang, Guo Xie, Yanxi Yang, Qijun Li, Cheng Yang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Local Entropy Based Remora Optimization and Sparse Autoencoders for Cancer Diagnosis Through Microarray Gene Expression Analysis od N. Bharanidharan, S. R. Sannasi Chakravarthy, Vinoth Kumar Venkatesan, Mohamed Abbas, T. R. Mahesh, E. Mohan, Krishnamoorthy Venkatesan

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe