Literatura académica sobre el tema "CNN MODELS"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "CNN MODELS".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "CNN MODELS"
Mohammed, Mohammed Ameen, Zheng Han y Yange Li. "Exploring the Detection Accuracy of Concrete Cracks Using Various CNN Models". Advances in Materials Science and Engineering 2021 (9 de septiembre de 2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9923704.
Texto completoHassan, Esraa, Nora El-Rashidy y fatma M. Talaa. "Review: Mask R-CNN Models". Nile Journal of Communication and Computer Science 3, n.º 1 (1 de mayo de 2022): 17–27. http://dx.doi.org/10.21608/njccs.2022.280047.
Texto completoITOH, MAKOTO y LEON O. CHUA. "EQUIVALENT CNN CELL MODELS AND PATTERNS". International Journal of Bifurcation and Chaos 13, n.º 05 (mayo de 2003): 1055–161. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127403007151.
Texto completoSuresh, Neha y Dr AnandiGiridharan Dr.AnandiGiridharan. "Predicting Groundnut Disease using CNN Models". Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, n.º 06 (18 de junio de 2021): 756–66. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/05335.
Texto completoJing, Juntong. "Denoising Adversarial Examples Using CNN Models". Journal of Physics: Conference Series 2181, n.º 1 (1 de enero de 2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2181/1/012029.
Texto completoWang, Keyi. "Static and Dynamic Hand Gesture Recognition Using CNN Models". International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics 11, n.º 3 (2021): 65–73. http://dx.doi.org/10.17706/ijbbb.2021.11.3.65-73.
Texto completoZhan, Zhiwei, Guoliang Liao, Xiang Ren, Guangsi Xiong, Weilin Zhou, Wenchao Jiang y Hong Xiao. "RA-CNN". International Journal of Software Science and Computational Intelligence 14, n.º 1 (1 de enero de 2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.4018/ijssci.311446.
Texto completoGÁL, V., J. HÁMORI, T. ROSKA, D. BÁLYA, ZS BOROSTYÁNKŐI, M. BRENDEL, K. LOTZ et al. "RECEPTIVE FIELD ATLAS AND RELATED CNN MODELS". International Journal of Bifurcation and Chaos 14, n.º 02 (febrero de 2004): 551–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127404009545.
Texto completoAlofi, Najla, Wafa Alonezi y Wedad Alawad. "WBC-CNN: Efficient CNN-Based Models to Classify White Blood Cells Subtypes". International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, n.º 13 (6 de diciembre de 2021): 135–50. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i13.27373.
Texto completoNoh, Seol-Hyun. "Gradient Flow Analysis and Performance Comparison of CNN Models". Journal of KIISE 48, n.º 1 (31 de enero de 2021): 100–106. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2021.48.1.100.
Texto completoTesis sobre el tema "CNN MODELS"
Lind, Johan. "Evaluating CNN-based models for unsupervised image denoising". Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-176092.
Texto completoSöderström, Douglas. "Comparing pre-trained CNN models on agricultural machines". Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-185333.
Texto completoNorlund, Tobias. "The Use of Distributional Semantics in Text Classification Models : Comparative performance analysis of popular word embeddings". Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-127991.
Texto completoSuresh, Sreerag. "An Analysis of Short-Term Load Forecasting on Residential Buildings Using Deep Learning Models". Thesis, Virginia Tech, 2020. http://hdl.handle.net/10919/99287.
Texto completoMaster of Science
Building energy load forecasting is becoming an increasingly important task with the rapid deployment of smart homes, integration of renewables into the grid and the advent of decentralized energy systems. Residential load forecasting has been a challenging task since residential load is highly stochastic. Deep learning models have showed tremendous promise in the fields of time-series and sequential data and have been successfully used in the field of short-term load forecasting. Although, other studies have looked at using deep learning models for building energy forecasting, most of those studies have looked at only a single home or an aggregate load of a collection of homes. This study aims to address this gap and serve as an analysis on short term load forecasting on 3 communities of residential buildings. Detailed analysis on the model performances across all homes have been studied. Deep learning models have been used in this study and their efficacy is measured compared to a simple ANN model.
Wang, Zhihao. "Land Cover Classification on Satellite Image Time Series Using Deep Learning Models". The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu159559249009195.
Texto completoNilsson, Kristian y Hans-Eric Jönsson. "A comparison of image and object level annotation performance of image recognition cloud services and custom Convolutional Neural Network models". Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för programvaruteknik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-18074.
Texto completoYou, Yantian. "Sparsity Analysis of Deep Learning Models and Corresponding Accelerator Design on FPGA". Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-204409.
Texto completoHuss, Anders. "Hybrid Model Approach to Appliance Load Disaggregation : Expressive appliance modelling by combining convolutional neural networks and hidden semi Markov models". Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-179200.
Texto completoDen ökande energikonsumtionen är en stor utmaning för en hållbar utveckling. Bostäder står för en stor del av vår totala elförbrukning och är en sektor där det påvisats stor potential för besparingar. Non Intrusive Load Monitoring (NILM), dvs. härledning av hushållsapparaters individuella elförbrukning utifrån ett hushålls totala elförbrukning, är en tilltalande metod för att fortlöpande ge detaljerad information om elförbrukningen till hushåll. Detta utgör ett underlag för medvetna beslut och kan bidraga med incitament för hushåll att minska sin miljöpåverakan och sina elkostnader. För att åstadkomma detta måste precisa och tillförlitliga algoritmer för el-disaggregering utvecklas. Denna masteruppsats föreslår ett nytt angreppssätt till el-disaggregeringsproblemet, inspirerat av ledande metoder inom taligenkänning. Tidigare angreppsätt inom NILM (i frekvensområdet 1 Hz) har huvudsakligen fokuserat på olika typer av Markovmodeller (HMM) och enstaka förekomster av artificiella neurala nätverk. En HMM är en naturlig representation av en elapparat, men med uteslutande generativ modellering måste alla apparater modelleras samtidigt. Det stora antalet möjliga apparater och den stora variationen i sammansättningen av dessa mellan olika hushåll utgör en stor utmaning för sådana metoder. Det medför en stark begränsning av komplexiteten och detaljnivån i modellen av respektive apparat, för att de algoritmer som används vid prediktion ska vara beräkningsmässigt möjliga. I denna uppsats behandlas el-disaggregering som ett faktoriseringsproblem, där respektive apparat ska separeras från bakgrunden av andra apparater. För att göra detta föreslås en hybridmodell där ett neuralt nätverk extraherar information som korrelerar med sannolikheten för att den avsedda apparaten är i olika tillstånd. Denna information används som obervationssekvens för en semi-Markovmodell (HSMM). Då detta utförs för en enskild apparat blir det beräkningsmässigt möjligt att använda en mer detaljerad modell av apparaten. Den föreslagna Hybridmodellen utvärderas för uppgiften att avgöra när tvättmaskinen används för totalt 238 dagar av elförbrukningsmätningar från sex olika hushåll. Hybridmodellen presterar betydligt bättre än enbart ett neuralt nätverk, vidare påvisas att prestandan förbättras ytterligare genom att introducera tillstånds-övergång-observationer i HSMM:en.
Jonsson, Tim y Isabella Tapper. "Evaluation of two CNN models, VGGNet-16 & VGGNet-19, for classification of Alzheimer’s disease in brain MRI scans". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280141.
Texto completoDatorstödd diagnostisk (CAD) uppkom under tidigt 50-tal och har sedan dess använts för att diagnostisera många medicinska tillstånd och sjukdomar. Specifikt CAD för Alzheimers sjukdom (AD) har undersökts kraftigt det senaste decenniet till följd av uppkomsten av avancerade hjärnavbildningstekniker såsom Magnetic Resonanse Imaging (MRI) och Positron Emission Tomography (PET). I dagsläget lider 44 miljoner människor av AD. Forskare hoppas i framtiden kunna upptäcka sjukdomen i ett tidigt stadie, men i dagsläget finns ingen pålitlig indikator som med god säkerhet kan klassificera AD. Enligt experter är dock maskininlärning och hjärnavbildningstekniker de mest lovande områdena för tidig diagnostik av AD. Den masknikinlärningsmodell som ligger i framkant för bildigenkänning är faltningsnätverk (CNN). Vid en ny studie av Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering och Karunya University användes ett CNN, VGG-16, för att klassificera AD med hjälp av MRI-bilder. Experimentet utfördes på data från Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) och uppnådde en träffsäkerhet på 95.73%. Syftet med vår studie var att utvärdera två CNN-modeller, VGGNet-16 och VGGNet-19, för att jämföra deras resultat och prestanda vid klassificering av AD med bilder från ADNI-databasen. Uppsättningar av bilder valdes varav hippocampus inkluderades i vissa och exkluderades i andra, detta då AD tros börja i hippocampus. Med överförningsinlärning tränades CNN modellerna på (a) slumpmässigt utvalt valideringsdata, (b) korsvalidering, och (c) bilder utan hippocampus. Resultatet visade att modellerna var bra på att klassificera sanna-negativa, d.v.s. friska patienter klassas som friska. Därefter visade även resultatet att modellerna uppnådde en högre träffsäkerhet i experiment (a) och (b) än i (c). Detta medför att hippocampus kan ses som en användbar biomarkör. Slutligen visade resultatet att modellerna statistiskt sett inte kan urskiljas från varandra, vilket kan tyda på att de presterar lika. Dock visade denna studie att simpla CNN-modeller kan användas för att klassificera AD på väldigt begränsad mängd data. De två modellerna uppnådde en träffsäkerhet på mellan 66,6% – 74,8% vid klassificering av AD beroende på hur modellerna tränats.
Mukhedkar, Dhananjay. "Polyphonic Music Instrument Detection on Weakly Labelled Data using Sequence Learning Models". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-279060.
Texto completoPolyfonisk eller multipel musikinstrumentdetektering är ett svårt problem jämfört med att detektera enstaka eller soloinstrument i en ljudinspelning. Eftersom musik är tidsseriedata kan den modelleras med hjälp av sekvensinlärningsmetoder inom djup inlärning. Nyligen har ’Temporal Convolutional Network’ (TCN) visat sig överträffa konventionella ’Recurrent Neural Network’ (RNN) på flertalet sekvensmodelleringsuppgifter. Även om det har skett betydande förbättringar i metoder för djup inlärning, blir dataknapphet ett problem vid utbildning av storskaliga modeller. Svagt märkta data är ett alternativ där ett klipp kommenteras för närvaro av frånvaro av instrument utan att ange de tidpunkter då ett instrument låter. Denna studie undersöker hur TCN-modellen jämförs med en ’Long Short-Term Memory’ (LSTM) -modell medan den tränas i svagt märkta datasätt. Resultaten visade framgångsrik utbildning av båda modellerna tillsammans med generalisering i en separat datasats. Jämförelsen visade att TCN presterade bättre än LSTM, men endast marginellt. Därför kan man från de genomförda experimenten inte uttryckligen dra slutsatsen om TCN övertygande är ett bättre val jämfört med LSTM i samband med instrumentdetektering, men definitivt ett starkt alternativ.
Libros sobre el tema "CNN MODELS"
Gestures Can Create Models that Help Thinking. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2019.
Buscar texto completoGreene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoGreene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoTrackside scenes you can model. Waukesha, WI: Kalmbach Books, 2003.
Buscar texto completoGreene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoSt-Amour, Luc. Realistic Construction Models You Can Make (Vehicles You Can Make Series). East Petersburg, PA: Fox Chapel Publishing Company, 2001.
Buscar texto completoDueker, Michael. Can markov switching models predict excess foreign exchange returns? [St. Louis, Mo.]: Federal Reserve Bank of St. Louis, 2001.
Buscar texto completoRudd, Jeremy Bay. Can rational expectations sticky-price models explain inflation dynamics? Washington, D.C: Federal Reserve Board, 2003.
Buscar texto completo1968-, Johnson Kent J., ed. Small railroads you can build. 2a ed. Waukesha, WI: Kalmbach Pub. Co., 1996.
Buscar texto completoAntonio Diez de los Rios. Can affine term structure models help us predict exchange rates? [Ottawa]: Bank of Canada, 2006.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "CNN MODELS"
Bisong, Ekaba. "Convolutional Neural Networks (CNN)". En Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform, 423–41. Berkeley, CA: Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8_35.
Texto completoPatil, Lakshmi y V. D. Mytri. "Face Recognition with Inception-Based CNN Models". En Algorithms for Intelligent Systems, 489–504. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6707-0_48.
Texto completoSingh Rajput, Shyam, Deepak Rai, Deeti Hothrik, Sudhanshu Kumar y Shubhangi Singh. "CNN-Based Models for Image Forgery Detection". En Studies in Computational Intelligence, 185–97. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6290-5_10.
Texto completoSanga, Haripriya, Pranuthi Saka, Manoja Nanded, Kousar Nikhath Alpuri y Sandhya Nadella. "Tilapia Fish Freshness Detection Using CNN Models". En Communications in Computer and Information Science, 67–80. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-56703-2_6.
Texto completoYang, Wenli, Guan Huang, Renjie Li, Jiahao Yu, Yanyu Chen y Quan Bai. "Hybrid CNN-Interpreter: Interprete Local and Global Contexts for CNN-Based Models". En Lecture Notes in Computer Science, 197–208. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-8391-9_16.
Texto completoRepala, Vamshi Krishna y Shiv Ram Dubey. "Dual CNN Models for Unsupervised Monocular Depth Estimation". En Lecture Notes in Computer Science, 209–17. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-34869-4_23.
Texto completoLeo, Marco, Pierluigi Cacagnì, Luca Signore, Giulio Benincasa, Mikko O. Laukkanen y Cosimo Distante. "Improving Colon Carcinoma Grading by Advanced CNN Models". En Image Analysis and Processing – ICIAP 2022, 233–44. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-06427-2_20.
Texto completoSony Priya, S. y R. I. Minu. "Comparison of Various CNN Models for Image Classification". En Inventive Computation and Information Technologies, 31–43. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-7402-1_3.
Texto completoRavikumaran, P., K. Vimala Devi y K. Valarmathi. "Smart Diabetes System Using CNN in Health Data Analytics". En Object Detection with Deep Learning Models, 137–63. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003206736-8.
Texto completoHussain, Abrar, Golriz Hosseinimanesh, Samaneh Naeimabadi, Nayem Al Kayed y Romana Alam. "WearMask in COVID-19: Identification of Wearing Facemask Based on Using CNN Model and Pre-trained CNN Models". En Lecture Notes in Networks and Systems, 588–601. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82199-9_40.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "CNN MODELS"
Chen, Hesen, Jingyu Wang, Qi Qi, Yujian Li y Haifeng Sun. "Bilinear CNN Models for Food Recognition". En 2017 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/dicta.2017.8227411.
Texto completoZhang, Feiyang, Shanglong Yang, Shuaiwei Guo y Xu Xia. "Lymphoma recognition based on CNN models". En 2nd IYSF Academic Symposium on Artificial Intelligence and Computer Engineering, editado por Wei Qin. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2623096.
Texto completoTian, Cuihua, Yiping Zhang, Jingmin Gao y Zhigang Hu. "Arrhythmia Classification Using 2D-CNN Models". En CCEAI 2022: The 6th International Conference on Control Engineering and Artificial Intelligence. New York, NY, USA: ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3522749.3523080.
Texto completoSlavova, Angela. "Local activity in reaction-diffusion CNN models". En RENEWABLE ENERGY SOURCES AND TECHNOLOGIES. AIP Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1063/1.5127495.
Texto completoBulus, Ercan. "Gender Determination from Pictures with CNN Models". En 2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ubmk52708.2021.9558915.
Texto completoChuanjie, Zhang y Zhu Changming. "Facial Expression Recognition Integrating Multiple CNN Models". En 2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iccc51575.2020.9345285.
Texto completoAskar, Mariam M., Amgad A. Salama, Hassan M. Elkamchouchi y Adel M. Al-Fahar. "Breast Cancer Classification Using Various CNN Models". En 2023 International Telecommunications Conference (ITC-Egypt). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/itc-egypt58155.2023.10206336.
Texto completoRathore, Hemant, Taeeb Bandwala, Sanjay K. Sahay y Mohit Sewak. "Are CNN based Malware Detection Models Robust?" En SenSys '21: The 19th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems. New York, NY, USA: ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3485730.3492867.
Texto completoBogar, Shruti Manojkumar, Pranav Deshmukh, Ch Venkata Rami Reddy y Suneetha Muvva. "Monkeypox Detection using CNN-Based Pretrained Models". En 2023 Second International Conference on Augmented Intelligence and Sustainable Systems (ICAISS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icaiss58487.2023.10250644.
Texto completoKavitha, S., K. Prakash Kumar, M. Dharshini y S. Sathyavathi. "Medical Mask Detection Using Various CNN Models". En 2021 International Conference on Advancements in Electrical, Electronics, Communication, Computing and Automation (ICAECA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icaeca52838.2021.9675506.
Texto completoInformes sobre el tema "CNN MODELS"
Zhang, Yongping, Wen Cheng y Xudong Jia. Enhancement of Multimodal Traffic Safety in High-Quality Transit Areas. Mineta Transportation Institute, febrero de 2021. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2021.1920.
Texto completoDixon, Peter, Michael Jerie y Maureen Rimmer. Modern Trade Theory for CGE Modelling: the Armington, Krugman and Melitz Models. GTAP Technical Paper, febrero de 2015. http://dx.doi.org/10.21642/gtap.tp36.
Texto completoSpilimbergo, Antonio. Growth and Trade: The North can Lose. Inter-American Development Bank, enero de 1997. http://dx.doi.org/10.18235/0011604.
Texto completoHamill, Daniel D., Jeremy J. Giovando, Chandler S. Engel, Travis A. Dahl y Michael D. Bartles. Application of a Radiation-Derived Temperature Index Model to the Willow Creek Watershed in Idaho, USA. U.S. Army Engineer Research and Development Center, agosto de 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41360.
Texto completoCochrane, John. Can Learnability Save New-Keynesian Models? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, octubre de 2009. http://dx.doi.org/10.3386/w15459.
Texto completoSlavova, Angela y Nikolay Kyurkchiev. On CNN Model of Black–Scholes Equation with Leland Correction. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, enero de 2018. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2018.02.03.
Texto completoSlavova, Angela y Nikolay Kyurkchiev. On CNN Model of Black–Scholes Equation with Leland Correction. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, febrero de 2018. http://dx.doi.org/10.7546/grabs2018.2.03.
Texto completoBarhak, Jacob. Supplemental Information: The Reference Model is a Multi-Scale Ensemble Model of COVID-19. Outbreak, mayo de 2021. http://dx.doi.org/10.34235/b7eaa32b-1a6b-444f-9848-76f83f5a733c.
Texto completoFrancois, Joseph. Scale Economies and Imperfect Competition in the GTAP Model. GTAP Technical Paper, septiembre de 2000. http://dx.doi.org/10.21642/gtap.tp14.
Texto completoMatar, Walid y Rami Shabaneh. Can Oil Refiners Adjust to a Greater Supply of Shale Oil? King Abdullah Petroleum Studies and Research Center, enero de 2021. http://dx.doi.org/10.30573/ks--2020-dp27.
Texto completo