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

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

Prediction of the chlorophyll content in pomegranate leaves based on digital image processing technology and stacked sparse autoencoder od Yingshu Peng, Yi Wang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

SVseg: Stacked Sparse Autoencoder-Based Patch Classification Modeling for Vertebrae Segmentation od Syed Furqan Qadri, Linlin Shen, Mubashir Ahmad, Salman Qadri, Syeda Shamaila Zareen, Muhammad Azeem Akbar

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

Research on Dung Beetle Optimization Based Stacked Sparse Autoencoder for Network Situation Element Extraction od Yongchao Yang, Pan Zhao

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A Novel Order Analysis and Stacked Sparse Auto-Encoder Feature Learning Method for Milling Tool Wear Condition Monitoring od Jiayu Ou, Hongkun Li, Gangjin Huang, Qiang Zhou

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Imagery Based on Stacked Sparse Autoencoder and Random Forest od Chunhui Zhao, Xiaoqing Wan, Genping Zhao, Bing Cui, Wu Liu, Bin Qi

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A Multi-stage Scenario Tree Generation Method for Wind-Solar Load Based on Complex Feature Extraction and Sinkhorn Distance od Rui WANG, Zhixin FU, Jian WANG, Haoming LIU

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

A Novel Deep Learning Scheme for Motor Imagery EEG Decoding Based on Spatial Representation Fusion od Jun Yang, Zhengmin Ma, Jin Wang, Yunfa Fu

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Myocardium Detection by Deep SSAE Feature and Within-Class Neighborhood Preserved Support Vector Classifier and Regressor od Yanmin Niu, Lan Qin, Xuchu Wang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Low-Speed Bearing Fault Diagnosis Based on ArSSAE Model Using Acoustic Emission and Vibration Signals od Syahril Ramadhan Saufi, Zair Asrar Bin Ahmad, Mohd Salman Leong, Meng Hee Lim

Hasła przedmiotowe: “…adaptive resilient stacked sparse autoencoder (ArSSAE)…”
Dokumenty pełnotekstowe

Construction of a Sensitive and Speed Invariant Gearbox Fault Diagnosis Model Using an Incorporated Utilizing Adaptive Noise Control and a Stacked Sparse Autoencoder-Based Deep Neu... od Cong Dai Nguyen, Alexander E. Prosvirin, Cheol Hong Kim, Jong-Myon Kim

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Deep Learning Based Retrieval of Forest Aboveground Biomass from Combined LiDAR and Landsat 8 Data od Linjing Zhang, Zhenfeng Shao, Jianchen Liu, Qimin Cheng

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Sample-Pair Envelope Diamond Autoencoder Ensemble Algorithm for Chronic Disease Recognition od Yi Zhang, Jie Ma, Xiaolin Qin, Yongming Li, Zuwei Zhang

Hasła przedmiotowe: “…feature-embedded stacked sparse autoencoder…”
Dokumenty pełnotekstowe

A Hybrid Method of Enhancing Accuracy of Facial Recognition System Using Gabor Filter and Stacked Sparse Autoencoders Deep Neural Network od Abdullah Ghanim Jaber, Ravie Chandren Muniyandi, Opeyemi Lateef Usman, Harprith Kaur Rajinder Singh

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Optimized VMD and SSAE od Baoxian Chang, Xing Zhao, Dawei Guo, Siyu Zhao, Jiyou Fei

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Classification of PolSAR Image Using Neural Nonlocal Stacked Sparse Autoencoders with Virtual Adversarial Regularization od Ruichuan Wang, Yanfei Wang

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe

Incidents Information Sharing Platform for Distributed Attack Detection od Konstantina Fotiadou, Terpsichori-Helen Velivassaki, Artemis Voulkidis, Konstantinos Railis, Panagiotis Trakadas, Theodore Zahariadis

Hasła przedmiotowe: Dokumenty pełnotekstowe