Zeitschriftenartikel zum Thema „Unsupervised deep neural networks“
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Banzi, Jamal, Isack Bulugu und Zhongfu Ye. „Deep Predictive Neural Network: Unsupervised Learning for Hand Pose Estimation“. International Journal of Machine Learning and Computing 9, Nr. 4 (August 2019): 432–39. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.4.822.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Wenqi, Weixiong Zhang, Zheng Zhang, Ping Tang und Shichen Gao. „Deep Temporal Iterative Clustering for Satellite Image Time Series Land Cover Analysis“. Remote Sensing 14, Nr. 15 (29.07.2022): 3635. http://dx.doi.org/10.3390/rs14153635.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Jianqiao, Zhaolu Zuo, Danchao Wu, Bing Li, Xiaoni Li und Deyi Kong. „Bearing Defect Detection with Unsupervised Neural Networks“. Shock and Vibration 2021 (19.08.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9544809.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Yu, und Hui Sun. „Basketball Footwork and Application Supported by Deep Learning Unsupervised Transfer Method“. International Journal of Information Technology and Web Engineering 18, Nr. 1 (01.12.2023): 1–17. http://dx.doi.org/10.4018/ijitwe.334365.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yanan, Gary G. Yen und Zhang Yi. „Evolving Unsupervised Deep Neural Networks for Learning Meaningful Representations“. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 23, Nr. 1 (Februar 2019): 89–103. http://dx.doi.org/10.1109/tevc.2018.2808689.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Yu, Cien Fan, Lian Zou, Caixia Sun und Yifeng Liu. „Unsupervised Adversarial Defense through Tandem Deep Image Priors“. Electronics 9, Nr. 11 (19.11.2020): 1957. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9111957.
Der volle Inhalt der QuelleThakur, Amey. „Generative Adversarial Networks“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. 8 (31.08.2021): 2307–25. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37723.
Der volle Inhalt der QuelleFerles, Christos, Yannis Papanikolaou, Stylianos P. Savaidis und Stelios A. Mitilineos. „Deep Self-Organizing Map of Convolutional Layers for Clustering and Visualizing Image Data“. Machine Learning and Knowledge Extraction 3, Nr. 4 (14.11.2021): 879–99. http://dx.doi.org/10.3390/make3040044.
Der volle Inhalt der QuelleZhuang, Chengxu, Siming Yan, Aran Nayebi, Martin Schrimpf, Michael C. Frank, James J. DiCarlo und Daniel L. K. Yamins. „Unsupervised neural network models of the ventral visual stream“. Proceedings of the National Academy of Sciences 118, Nr. 3 (11.01.2021): e2014196118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2014196118.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Baihan. „Regularity Normalization: Neuroscience-Inspired Unsupervised Attention across Neural Network Layers“. Entropy 24, Nr. 1 (28.12.2021): 59. http://dx.doi.org/10.3390/e24010059.
Der volle Inhalt der QuelleAbiyev, Rahib H., und Mohammad Khaleel Sallam Ma’aitah. „Deep Convolutional Neural Networks for Chest Diseases Detection“. Journal of Healthcare Engineering 2018 (01.08.2018): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4168538.
Der volle Inhalt der QuelleBrowne, David, Michael Giering und Steven Prestwich. „PulseNetOne: Fast Unsupervised Pruning of Convolutional Neural Networks for Remote Sensing“. Remote Sensing 12, Nr. 7 (29.03.2020): 1092. http://dx.doi.org/10.3390/rs12071092.
Der volle Inhalt der QuelleYi, Cheng. „Application of Convolutional Networks in Clothing Design from the Perspective of Deep Learning“. Scientific Programming 2022 (27.09.2022): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6173981.
Der volle Inhalt der QuelleGhosh, Saheb, Sathis Kumar B und Kathir Deivanai. „DETECTION OF WHALES USING DEEP LEARNING METHODS AND NEURAL NETWORKS“. Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research 10, Nr. 13 (01.04.2017): 489. http://dx.doi.org/10.22159/ajpcr.2017.v10s1.20767.
Der volle Inhalt der QuelleSolomon, Enoch, Abraham Woubie und Krzysztof J. Cios. „UFace: An Unsupervised Deep Learning Face Verification System“. Electronics 11, Nr. 23 (26.11.2022): 3909. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11233909.
Der volle Inhalt der QuelleAltuntas, Volkan. „NodeVector: A Novel Network Node Vectorization with Graph Analysis and Deep Learning“. Applied Sciences 14, Nr. 2 (16.01.2024): 775. http://dx.doi.org/10.3390/app14020775.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Chao, Yun Gu, Chen Gong, Jie Yang und Deying Feng. „Unsupervised Video Hashing via Deep Neural Network“. Neural Processing Letters 47, Nr. 3 (17.03.2018): 877–90. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-018-9812-x.
Der volle Inhalt der QuelleNaidu, D. J. Samatha, und T. Mahammad Rafi. „HANDWRITTEN CHARACTER RECOGNITION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS“. International Journal of Computer Science and Mobile Computing 10, Nr. 8 (30.08.2021): 41–45. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2021.v10i08.007.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Ruiqi, Shirui Pan, Guodong Long, Qinghua Lu, Liming Zhu und Jing Jiang. „Going Deep: Graph Convolutional Ladder-Shape Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 03 (03.04.2020): 2838–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5673.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Qiuyuan, Li Deng, Dapeng Wu, Chang Liu und Xiaodong He. „Attentive Tensor Product Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 1344–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011344.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Jiabo, Qi Dong, Shaogang Gong und Xiatian Zhu. „Unsupervised Deep Learning via Affinity Diffusion“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 07 (03.04.2020): 11029–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6757.
Der volle Inhalt der QuelleTyshchenko, Vitalii. „ANALYSIS OF TRAINING METHODS AND NEURAL NETWORK TOOLS FOR FAKE NEWS DETECTION“. Cybersecurity: Education, Science, Technique 4, Nr. 20 (2023): 20–34. http://dx.doi.org/10.28925/2663-4023.2023.20.2034.
Der volle Inhalt der QuelleHeo, Seongmin, und Jay H. Lee. „Statistical Process Monitoring of the Tennessee Eastman Process Using Parallel Autoassociative Neural Networks and a Large Dataset“. Processes 7, Nr. 7 (01.07.2019): 411. http://dx.doi.org/10.3390/pr7070411.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Yanpeng, Dayan Guan, Weilin Huang, Jiangxin Yang, Yanlong Cao und Yu Qiao. „Pedestrian detection with unsupervised multispectral feature learning using deep neural networks“. Information Fusion 46 (März 2019): 206–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2018.06.005.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Pengfei, und Xiaoming Ju. „Adversarial Sample Detection with Gaussian Mixture Conditional Generative Adversarial Networks“. Mathematical Problems in Engineering 2021 (13.09.2021): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8268249.
Der volle Inhalt der QuelleKhodayar, Mahdi, und Jacob Regan. „Deep Neural Networks in Power Systems: A Review“. Energies 16, Nr. 12 (17.06.2023): 4773. http://dx.doi.org/10.3390/en16124773.
Der volle Inhalt der QuelleLe Roux, Nicolas, und Yoshua Bengio. „Deep Belief Networks Are Compact Universal Approximators“. Neural Computation 22, Nr. 8 (August 2010): 2192–207. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2010.08-09-1081.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yi, Xinke Zhou und Xindong Wu. „Unsupervised Domain Adaptation via Stacked Convolutional Autoencoder“. Applied Sciences 13, Nr. 1 (29.12.2022): 481. http://dx.doi.org/10.3390/app13010481.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yi-Nan, Tsang-Yen Hsieh, Cheng-Ying Yang, Victor RL Shen, Tony Tong-Ying Juang und Wen-Hao Chen. „Deep Petri nets of unsupervised and supervised learning“. Measurement and Control 53, Nr. 7-8 (09.06.2020): 1267–77. http://dx.doi.org/10.1177/0020294020923375.
Der volle Inhalt der QuelleSewani, Harshini, und Rasha Kashef. „An Autoencoder-Based Deep Learning Classifier for Efficient Diagnosis of Autism“. Children 7, Nr. 10 (14.10.2020): 182. http://dx.doi.org/10.3390/children7100182.
Der volle Inhalt der QuelleAjay, P., B. Nagaraj, R. Arun Kumar, Ruihang Huang und P. Ananthi. „Unsupervised Hyperspectral Microscopic Image Segmentation Using Deep Embedded Clustering Algorithm“. Scanning 2022 (06.06.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1200860.
Der volle Inhalt der QuelleMamun, Abdullah Al, Em Poh Ping, Jakir Hossen, Anik Tahabilder und Busrat Jahan. „A Comprehensive Review on Lane Marking Detection Using Deep Neural Networks“. Sensors 22, Nr. 19 (10.10.2022): 7682. http://dx.doi.org/10.3390/s22197682.
Der volle Inhalt der QuelleVélez, Paulina, Manuel Miranda, Carmen Serrano und Begoña Acha. „Does a Previous Segmentation Improve the Automatic Detection of Basal Cell Carcinoma Using Deep Neural Networks?“ Applied Sciences 12, Nr. 4 (17.02.2022): 2092. http://dx.doi.org/10.3390/app12042092.
Der volle Inhalt der QuelleChu, Lei, Hao Pan und Wenping Wang. „Unsupervised Shape Completion via Deep Prior in the Neural Tangent Kernel Perspective“. ACM Transactions on Graphics 40, Nr. 3 (04.07.2021): 1–17. http://dx.doi.org/10.1145/3459234.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yibing, Sitong Zhang, Xiang Li und Fang Ye. „Remote Sensing Image Classification with Few Labeled Data Using Semisupervised Learning“. Wireless Communications and Mobile Computing 2023 (20.04.2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/7724264.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yong, Yongwei Tao und Zequn Li. „Short-circuit Current-based Parametrically Identification for Doubly Fed Induction Generator“. Advances in Engineering Technology Research 9, Nr. 1 (27.12.2023): 133. http://dx.doi.org/10.56028/aetr.9.1.133.2024.
Der volle Inhalt der QuellePrashant Krishnan, V., S. Rajarajeswari, Venkat Krishnamohan, Vivek Chandra Sheel und R. Deepak. „Music Generation Using Deep Learning Techniques“. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, Nr. 9 (01.07.2020): 3983–87. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9003.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yancheng, Qiwei Wu und Jianzi Liu. „A Comparative Study of Contrastive Learning-Based Few-Shot Unsupervised Algorithms for Efficient Deep Learning“. Journal of Physics: Conference Series 2560, Nr. 1 (01.08.2023): 012048. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2560/1/012048.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Geunbo, Wongyu Lee, Youjung Seo, Choongseop Lee, Woojoon Seok, Jongkil Park, Donggyu Sim und Cheolsoo Park. „Unsupervised Spiking Neural Network with Dynamic Learning of Inhibitory Neurons“. Sensors 23, Nr. 16 (17.08.2023): 7232. http://dx.doi.org/10.3390/s23167232.
Der volle Inhalt der QuelleSoydaner, Derya. „A Comparison of Optimization Algorithms for Deep Learning“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, Nr. 13 (30.04.2020): 2052013. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420520138.
Der volle Inhalt der QuellePolanski, Jaroslaw. „Unsupervised Learning in Drug Design from Self-Organization to Deep Chemistry“. International Journal of Molecular Sciences 23, Nr. 5 (03.03.2022): 2797. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23052797.
Der volle Inhalt der QuelleWani, M. Arif, und Saduf Afzal. „Optimization of deep network models through fine tuning“. International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 11, Nr. 3 (13.08.2018): 386–403. http://dx.doi.org/10.1108/ijicc-06-2017-0070.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, MengYang, MingJun Li und XiaoYang Zhang. „The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (06.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, MengYang, MingJun Li und XiaoYang Zhang. „The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (06.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Der volle Inhalt der QuelleCheerla, Anika, und Olivier Gevaert. „Deep learning with multimodal representation for pancancer prognosis prediction“. Bioinformatics 35, Nr. 14 (Juli 2019): i446—i454. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz342.
Der volle Inhalt der QuelleZaveri, Zainab, Dhruv Gosain und Arul Prakash M. „Optical Compute Engine Using Deep CNN“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 2.24 (25.04.2018): 541. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.24.12157.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jinlong, Xiaochen Yuan, Jinfeng Li, Guoheng Huang, Ping Li und Li Feng. „CD-SDN: Unsupervised Sensitivity Disparity Networks for Hyper-Spectral Image Change Detection“. Remote Sensing 14, Nr. 19 (26.09.2022): 4806. http://dx.doi.org/10.3390/rs14194806.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Chang-Hao, und Jie Zhang. „Developing Soft Sensors for Polymer Melt Index in an Industrial Polymerization Process Using Deep Belief Networks“. International Journal of Automation and Computing 17, Nr. 1 (05.11.2019): 44–54. http://dx.doi.org/10.1007/s11633-019-1203-x.
Der volle Inhalt der QuelleHoernle, Nick, Rafael Michael Karampatsis, Vaishak Belle und Kobi Gal. „MultiplexNet: Towards Fully Satisfied Logical Constraints in Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 5 (28.06.2022): 5700–5709. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20512.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xuelong, Zhenghang Yuan und Qi Wang. „Unsupervised Deep Noise Modeling for Hyperspectral Image Change Detection“. Remote Sensing 11, Nr. 3 (28.01.2019): 258. http://dx.doi.org/10.3390/rs11030258.
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