Zeitschriftenartikel zum Thema „LSTM Neural networks“
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Bakir, Houda, Ghassen Chniti und Hédi Zaher. „E-Commerce Price Forecasting Using LSTM Neural Networks“. International Journal of Machine Learning and Computing 8, Nr. 2 (April 2018): 169–74. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2018.8.2.682.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Yong, Xiaosheng Si, Changhua Hu und Jianxun Zhang. „A Review of Recurrent Neural Networks: LSTM Cells and Network Architectures“. Neural Computation 31, Nr. 7 (Juli 2019): 1235–70. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01199.
Der volle Inhalt der QuelleKalinin, Maxim, Vasiliy Krundyshev und Evgeny Zubkov. „Estimation of applicability of modern neural network methods for preventing cyberthreats to self-organizing network infrastructures of digital economy platforms“,. SHS Web of Conferences 44 (2018): 00044. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20184400044.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chuanwei, Xusheng Xu, Yikun Li, Jing Huang, Chenxi Li und Weixin Sun. „Research on SOC Estimation Method for Lithium-Ion Batteries Based on Neural Network“. World Electric Vehicle Journal 14, Nr. 10 (02.10.2023): 275. http://dx.doi.org/10.3390/wevj14100275.
Der volle Inhalt der QuelleSridhar, C., und Aniruddha Kanhe. „Performance Comparison of Various Neural Networks for Speech Recognition“. Journal of Physics: Conference Series 2466, Nr. 1 (01.03.2023): 012008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2466/1/012008.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Yingliang, Hong Tao und Li Ma. „Forecasting Zhejiang Province's GDP Using a CNN-LSTM Model“. Frontiers in Business, Economics and Management 13, Nr. 3 (05.03.2024): 233–35. http://dx.doi.org/10.54097/bmq2dy63.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, David, und An Wei. „Regulated LSTM Artificial Neural Networks for Option Risks“. FinTech 1, Nr. 2 (02.06.2022): 180–90. http://dx.doi.org/10.3390/fintech1020014.
Der volle Inhalt der QuellePal, Subarno, Soumadip Ghosh und Amitava Nag. „Sentiment Analysis in the Light of LSTM Recurrent Neural Networks“. International Journal of Synthetic Emotions 9, Nr. 1 (Januar 2018): 33–39. http://dx.doi.org/10.4018/ijse.2018010103.
Der volle Inhalt der QuelleKabildjanov, A. S., Ch Z. Okhunboboeva und S. Yo Ismailov. „Intelligent forecasting of growth and development of fruit trees by deep learning recurrent neural networks“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1206, Nr. 1 (01.06.2023): 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1206/1/012015.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Dian, und Shouqian Sun. „A Systematic Exploration of Deep Neural Networks for EDA-Based Emotion Recognition“. Information 11, Nr. 4 (15.04.2020): 212. http://dx.doi.org/10.3390/info11040212.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chun-Xiang, Shu-Yang Pang, Xue-Yao Gao, Jia-Qi Lu und Bo Yu. „Attention Neural Network for Biomedical Word Sense Disambiguation“. Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (10.01.2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6182058.
Der volle Inhalt der QuelleMao, Congmin, und Sujing Liu. „A Study on Speech Recognition by a Neural Network Based on English Speech Feature Parameters“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 28, Nr. 3 (20.05.2024): 679–84. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0679.
Der volle Inhalt der QuelleMountzouris, Konstantinos, Isidoros Perikos und Ioannis Hatzilygeroudis. „Speech Emotion Recognition Using Convolutional Neural Networks with Attention Mechanism“. Electronics 12, Nr. 20 (23.10.2023): 4376. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204376.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Huaiyu, Shengnan Guo, Kang Yin, Xiaohui Liang und Youfang Lin. „CTS-LSTM: LSTM-based neural networks for correlatedtime series prediction“. Knowledge-Based Systems 191 (März 2020): 105239. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.105239.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Lingfeng, Xiang Chen, Shuai Cao, Xu Zhang und Xun Chen. „Feasibility Study of Advanced Neural Networks Applied to sEMG-Based Force Estimation“. Sensors 18, Nr. 10 (25.09.2018): 3226. http://dx.doi.org/10.3390/s18103226.
Der volle Inhalt der QuelleBlinov, I., V. Miroshnyk und V. Sychova. „Short-term forecasting of electricity imbalances using artificial neural networks“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1254, Nr. 1 (01.10.2023): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1254/1/012029.
Der volle Inhalt der QuellePavlatos, Christos, Evangelos Makris, Georgios Fotis, Vasiliki Vita und Valeri Mladenov. „Enhancing Electrical Load Prediction Using a Bidirectional LSTM Neural Network“. Electronics 12, Nr. 22 (15.11.2023): 4652. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12224652.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Dazhi, und Dazhi Song. „Stock Price Prediction based on Time Series Model and Long Short-term Memory Method“. Highlights in Business, Economics and Management 24 (22.01.2024): 1203–10. http://dx.doi.org/10.54097/e75xgk49.
Der volle Inhalt der QuelleGers, Felix A., Jürgen Schmidhuber und Fred Cummins. „Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM“. Neural Computation 12, Nr. 10 (01.10.2000): 2451–71. http://dx.doi.org/10.1162/089976600300015015.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Jun, Fan Yang, Xiao-Chen Ren und Silin Zou. „A Short-Term Prediction Model of PM2.5 Concentration Based on Deep Learning and Mode Decomposition Methods“. Applied Sciences 11, Nr. 15 (27.07.2021): 6915. http://dx.doi.org/10.3390/app11156915.
Der volle Inhalt der QuelleBucci, Andrea. „Realized Volatility Forecasting with Neural Networks“. Journal of Financial Econometrics 18, Nr. 3 (2020): 502–31. http://dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbaa008.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Shaohui, Zhenghan Chen, Haoyan Wu, Yihong Tang und YuanQing Li. „Image Recommendation Algorithm Combined with Deep Neural Network Designed for Social Networks“. Complexity 2021 (02.07.2021): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5196190.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Arjun, Shashi Kant Dargar, Amit Gupta, Ashish Kumar, Atul Kumar Srivastava, Mitali Srivastava, Pradeep Kumar Tiwari und Mohammad Aman Ullah. „Evolving Long Short-Term Memory Network-Based Text Classification“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21.02.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4725639.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Cheng, Luying Li, Yanmei Liu, Xuejiao Luo, Shangguan Song und Dingchun Xia. „Research on recurrent neural network model based on weight activity evaluation“. ITM Web of Conferences 47 (2022): 02046. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224702046.
Der volle Inhalt der QuelleMero, Kevin, Nelson Salgado, Jaime Meza, Janeth Pacheco-Delgado und Sebastián Ventura. „Unemployment Rate Prediction Using a Hybrid Model of Recurrent Neural Networks and Genetic Algorithms“. Applied Sciences 14, Nr. 8 (10.04.2024): 3174. http://dx.doi.org/10.3390/app14083174.
Der volle Inhalt der QuelleChuang, Chia-Chun, Chien-Ching Lee, Chia-Hong Yeng, Edmund-Cheung So und Yeou-Jiunn Chen. „Attention Mechanism-Based Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks to Electrocardiogram-Based Blood Pressure Estimation“. Applied Sciences 11, Nr. 24 (17.12.2021): 12019. http://dx.doi.org/10.3390/app112412019.
Der volle Inhalt der QuelleTra, Nguyen Ngoc, Ho Phuoc Tien, Nguyen Thanh Dat und Nguyen Ngoc Vu. „VN-INDEX TREND PREDICTION USING LONG-SHORT TERM MEMORY NEURAL NETWORKS“. Journal of Science and Technology: Issue on Information and Communications Technology 17, Nr. 12.2 (09.12.2019): 61. http://dx.doi.org/10.31130/ict-ud.2019.94.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Viet-Hung, Minh-Tuan Nguyen, Jeongsik Choi und Yong-Hwa Kim. „NLOS Identification in WLANs Using Deep LSTM with CNN Features“. Sensors 18, Nr. 11 (20.11.2018): 4057. http://dx.doi.org/10.3390/s18114057.
Der volle Inhalt der QuelleNogueira Filho, Francisco José Matos, Francisco de Assis Souza Filho, Victor Costa Porto, Renan Vieira Rocha, Ályson Brayner Sousa Estácio und Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins. „Deep Learning for Streamflow Regionalization for Ungauged Basins: Application of Long-Short-Term-Memory Cells in Semiarid Regions“. Water 14, Nr. 9 (19.04.2022): 1318. http://dx.doi.org/10.3390/w14091318.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Lunhaojie, Wen Fu, Xingao Bian und Juntao Fei. „Adaptive Intelligent Sliding Mode Control of a Dynamic System with a Long Short-Term Memory Structure“. Mathematics 10, Nr. 7 (06.04.2022): 1197. http://dx.doi.org/10.3390/math10071197.
Der volle Inhalt der QuelleBecerra Muriel, Cristian. „Forecasting the Future Value of a Colombian Investment Fund with LSTM Recurrent Neural Networks (LSTM)“. System Analysis & Mathematical Modeling 6, Nr. 1 (30.03.2024): 78–88. http://dx.doi.org/10.17150/2713-1734.2024.6(1).78-88.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Feizhou, Ke Shang, Lei Yan, Haijing Nan und Zicong Miao. „Prediction of Parking Space Availability Using Improved MAT-LSTM Network“. ISPRS International Journal of Geo-Information 13, Nr. 5 (01.05.2024): 151. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi13050151.
Der volle Inhalt der QuelleAlaameri, Zahra Hasan Oleiwi, und Mustafa Abdulsahib Faihan. „Forecasting the Accounting Profits of the Banks Listed in Iraq Stock Exchange Using Artificial Neural Networks“. Webology 19, Nr. 1 (20.01.2022): 2669–82. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19177.
Der volle Inhalt der QuelleMoskalenko, Valentyna, Anastasija Santalova und Nataliia Fonta. „STUDY OF NEURAL NETWORKS FOR FORECASTING THE VALUE OF COMPANY SHARES IN AN UNSTABLE ECONOMY“. Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies, Nr. 2 (8) (23.12.2022): 16–23. http://dx.doi.org/10.20998/2079-0023.2022.02.03.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chen. „Prediction and Analysis of Artwork Price Based on Deep Neural Network“. Scientific Programming 2022 (10.03.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7133910.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Jaekyung, Hyunwoo Kim und Hyungkyoo Kim. „Commercial Vacancy Prediction Using LSTM Neural Networks“. Sustainability 13, Nr. 10 (12.05.2021): 5400. http://dx.doi.org/10.3390/su13105400.
Der volle Inhalt der QuelleKhalil, Kasem, Omar Eldash, Ashok Kumar und Magdy Bayoumi. „Economic LSTM Approach for Recurrent Neural Networks“. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 66, Nr. 11 (November 2019): 1885–89. http://dx.doi.org/10.1109/tcsii.2019.2924663.
Der volle Inhalt der QuelleErgen, Tolga, und Suleyman Serdar Kozat. „Unsupervised Anomaly Detection With LSTM Neural Networks“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, Nr. 8 (August 2020): 3127–41. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2935975.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Xiaolu, Binbin Lei, Hongbing Ouyang und Qiufeng Wu. „Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory“. Advances in Multimedia 2020 (10.12.2020): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8831893.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Chih-Chiang. „Comparison of River Basin Water Level Forecasting Methods: Sequential Neural Networks and Multiple-Input Functional Neural Networks“. Remote Sensing 12, Nr. 24 (20.12.2020): 4172. http://dx.doi.org/10.3390/rs12244172.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Shipeng, Zhen Meng, Xingcheng Zhang und Yuepeng Yan. „Hybrid Deep Recurrent Neural Networks for Noise Reduction of MEMS-IMU with Static and Dynamic Conditions“. Micromachines 12, Nr. 2 (20.02.2021): 214. http://dx.doi.org/10.3390/mi12020214.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Qinghua, Yuexiao Yu, Hosameldin O. A. Ahmed, Mohamed Darwish und Asoke K. Nandi. „Open-Circuit Fault Detection and Classification of Modular Multilevel Converters in High Voltage Direct Current Systems (MMC-HVDC) with Long Short-Term Memory (LSTM) Method“. Sensors 21, Nr. 12 (17.06.2021): 4159. http://dx.doi.org/10.3390/s21124159.
Der volle Inhalt der QuelleVictor, Nancy, und Daphne Lopez. „sl-LSTM“. International Journal of Grid and High Performance Computing 12, Nr. 3 (Juli 2020): 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2020070101.
Der volle Inhalt der QuelleKłosowski, Grzegorz, Anna Hoła, Tomasz Rymarczyk, Mariusz Mazurek, Konrad Niderla und Magdalena Rzemieniak. „Using Machine Learning in Electrical Tomography for Building Energy Efficiency through Moisture Detection“. Energies 16, Nr. 4 (11.02.2023): 1818. http://dx.doi.org/10.3390/en16041818.
Der volle Inhalt der QuelleAyyildiz, Ertugrul, und Melike Erdoğan. „Forecasting of daily dam occupancy rates using LSTM networks“. World Journal of Environmental Research 12, Nr. 1 (31.05.2022): 33–42. http://dx.doi.org/10.18844/wjer.v12i1.7732.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Yue, Woo-Hyoung Kim und Yong-Seok Cho. „Stock Market Prediction Based on LSTM Neural Networks“. Korea International Trade Research Institute 19, Nr. 2 (30.04.2023): 391–407. http://dx.doi.org/10.16980/jitc.19.2.202304.391.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Lixia, Xia Chen, Runsha Dong und Shan Yang. „Hotspots Prediction Based on LSTM Neural Network for Cellular Networks“. Journal of Physics: Conference Series 1624 (Oktober 2020): 052016. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1624/5/052016.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Geng, Xuemin Yao, Jianjun Cui, Yonggang Yan, Jun Dai und Wu Zhao. „A novel piezoelectric hysteresis modeling method combining LSTM and NARX neural networks“. Modern Physics Letters B 34, Nr. 28 (16.06.2020): 2050306. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984920503066.
Der volle Inhalt der QuelleShewalkar, Apeksha, Deepika Nyavanandi und Simone A. Ludwig. „Performance Evaluation of Deep Neural Networks Applied to Speech Recognition: RNN, LSTM and GRU“. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 9, Nr. 4 (01.10.2019): 235–45. http://dx.doi.org/10.2478/jaiscr-2019-0006.
Der volle Inhalt der QuelleYadav, Omprakash, Rachael Dsouza, Rhea Dsouza und Janice Jose. „Soccer Action video Classification using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 6 (30.06.2022): 1060–63. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43929.
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