Artículos de revistas sobre el tema "Linear perceptrons"
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Bylander, Tom. "Learning Linear Threshold Approximations Using Perceptrons". Neural Computation 7, n.º 2 (marzo de 1995): 370–79. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1995.7.2.370.
Texto completoAlpaydin, E. y M. I. Jordan. "Local linear perceptrons for classification". IEEE Transactions on Neural Networks 7, n.º 3 (mayo de 1996): 788–94. http://dx.doi.org/10.1109/72.501737.
Texto completoBarber, D., D. Saad y P. Sollich. "Test Error Fluctuations in Finite Linear Perceptrons". Neural Computation 7, n.º 4 (julio de 1995): 809–21. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1995.7.4.809.
Texto completoLegenstein, Robert y Wolfgang Maass. "On the Classification Capability of Sign-Constrained Perceptrons". Neural Computation 20, n.º 1 (enero de 2008): 288–309. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2008.20.1.288.
Texto completoYu, Xin, Mian Xie, Li Xia Tang y Chen Yu Li. "Learning Algorithm for Fuzzy Perceptron with Max-Product Composition". Applied Mechanics and Materials 687-691 (noviembre de 2014): 1359–62. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.687-691.1359.
Texto completoShah, J. V. y Chi-Sang Poon. "Linear independence of internal representations in multilayer perceptrons". IEEE Transactions on Neural Networks 10, n.º 1 (1999): 10–18. http://dx.doi.org/10.1109/72.737489.
Texto completoZwietering, P. J., E. H. L. Aarts y J. Wessels. "EXACT CLASSIFICATION WITH TWO-LAYERED PERCEPTRONS". International Journal of Neural Systems 03, n.º 02 (enero de 1992): 143–56. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065792000127.
Texto completoHara, Kazuyuki y Masato Okada. "Ensemble Learning of Linear Perceptrons: On-Line Learning Theory". Journal of the Physical Society of Japan 74, n.º 11 (15 de noviembre de 2005): 2966–72. http://dx.doi.org/10.1143/jpsj.74.2966.
Texto completoFrean, Marcus. "The Upstart Algorithm: A Method for Constructing and Training Feedforward Neural Networks". Neural Computation 2, n.º 2 (junio de 1990): 198–209. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1990.2.2.198.
Texto completoHamid, Danish, Syed Sajid Ullah, Jawaid Iqbal, Saddam Hussain, Ch Anwar ul Hassan y Fazlullah Umar. "A Machine Learning in Binary and Multiclassification Results on Imbalanced Heart Disease Data Stream". Journal of Sensors 2022 (20 de septiembre de 2022): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8400622.
Texto completoBanda, Peter, Christof Teuscher y Matthew R. Lakin. "Online Learning in a Chemical Perceptron". Artificial Life 19, n.º 2 (abril de 2013): 195–219. http://dx.doi.org/10.1162/artl_a_00105.
Texto completoSollich, P. "Finite-size effects in learning and generalization in linear perceptrons". Journal of Physics A: Mathematical and General 27, n.º 23 (7 de diciembre de 1994): 7771–84. http://dx.doi.org/10.1088/0305-4470/27/23/020.
Texto completoKatahira, Kentaro, Tatsuya Cho, Kazuo Okanoya y Masato Okada. "Optimal node perturbation in linear perceptrons with uncertain eligibility trace". Neural Networks 23, n.º 2 (marzo de 2010): 219–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.11.013.
Texto completoChen, S., G. J. Gibson, C. F. N. Cowan y P. M. Grant. "Adaptive equalization of finite non-linear channels using multilayer perceptrons". Signal Processing 20, n.º 2 (junio de 1990): 107–19. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(90)90122-f.
Texto completoVelásquez, Juan David, Fernán Alonso Villa y Reinaldo C. Souza. "Time series forecasting using cascade correlation networks". Ingeniería e Investigación 30, n.º 1 (1 de enero de 2010): 157–62. http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.v30n1.15226.
Texto completoZheng, Chun-Hou, De-Shuang Huang, Kang Li, George Irwin y Zhan-Li Sun. "MISEP Method for Postnonlinear Blind Source Separation". Neural Computation 19, n.º 9 (septiembre de 2007): 2557–78. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2007.19.9.2557.
Texto completoDawson, Michael R. W. y Maya Gupta. "Probability matching in perceptrons: Effects of conditional dependence and linear nonseparability". PLOS ONE 12, n.º 2 (17 de febrero de 2017): e0172431. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0172431.
Texto completoHara, Kazuyuki, Yoichi Nakayama, Seiji Miyoshi y Masato Okada. "Statistical Mechanics of On-Line Mutual Learning with Many Linear Perceptrons". Journal of the Physical Society of Japan 78, n.º 11 (15 de noviembre de 2009): 114001. http://dx.doi.org/10.1143/jpsj.78.114001.
Texto completoGeibel, Peter y Fritz Wysotzki. "Learning Perceptrons and Piecewise Linear Classifiers Sensitive to Example Dependent Costs". Applied Intelligence 21, n.º 1 (julio de 2004): 45–56. http://dx.doi.org/10.1023/b:apin.0000027766.72235.bc.
Texto completoBarber, D., D. Saad y P. Sollich. "Finite-size effects and optimal test set size in linear perceptrons". Journal of Physics A: Mathematical and General 28, n.º 5 (7 de marzo de 1995): 1325–34. http://dx.doi.org/10.1088/0305-4470/28/5/018.
Texto completoBaklagin, Nikolaevich Vyacheslav. "Selection of Parameters and Architecture of Multilayer Perceptrons for Predicting Ice Coverage of Lakes". Ekológia (Bratislava) 36, n.º 3 (1 de septiembre de 2017): 226–34. http://dx.doi.org/10.1515/eko-2017-0019.
Texto completoErdogmus, D., O. Fontenla-Romero, J. C. Principe, A. Alonso-Betanzos y E. Castillo. "Linear-Least-Squares Initialization of Multilayer Perceptrons Through Backpropagation of the Desired Response". IEEE Transactions on Neural Networks 16, n.º 2 (marzo de 2005): 325–37. http://dx.doi.org/10.1109/tnn.2004.841777.
Texto completoBack, Andrew D. y Ah Chung Tsoi. "An Adaptive Lattice Architecture for Dynamic Multilayer Perceptrons". Neural Computation 4, n.º 6 (noviembre de 1992): 922–31. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1992.4.6.922.
Texto completoBack, Andrew D. y Ah Chung Tsoi. "A Simplified Gradient Algorithm for IIR Synapse Multilayer Perceptrons". Neural Computation 5, n.º 3 (mayo de 1993): 456–62. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1993.5.3.456.
Texto completoNABNEY, IAN T. "EFFICIENT TRAINING OF RBF NETWORKS FOR CLASSIFICATION". International Journal of Neural Systems 14, n.º 03 (junio de 2004): 201–8. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065704001930.
Texto completoAmari, Shun-ichi. "Natural Gradient Works Efficiently in Learning". Neural Computation 10, n.º 2 (1 de febrero de 1998): 251–76. http://dx.doi.org/10.1162/089976698300017746.
Texto completoCazé, Romain D. y Marcel Stimberg. "Neurons with dendrites can perform linearly separable computations with low resolution synaptic weights". F1000Research 9 (18 de abril de 2021): 1174. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.26486.3.
Texto completoCazé, Romain D. y Marcel Stimberg. "Neurons with dendrites can perform linearly separable computations with low resolution synaptic weights". F1000Research 9 (20 de enero de 2021): 1174. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.26486.2.
Texto completoCazé, Romain D. y Marcel Stimberg. "Dendritic neurons can perform linearly separable computations with low resolution synaptic weights". F1000Research 9 (28 de septiembre de 2020): 1174. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.26486.1.
Texto completoHayasaka, Taichi, Masashi Kitahara y Shiro Usui. "On the Asymptotic Distribution of the Least-Squares Estimators in Unidentifiable Models". Neural Computation 16, n.º 1 (1 de enero de 2004): 99–114. http://dx.doi.org/10.1162/08997660460734010.
Texto completoJohn Ohabuiro, Ugochukwu O. Matthew, Salisu Umar, Danladi Agadi Tonga y Amaonwu Onyebuchi. "Global Solar Radiation Modelling using an Artificial Neural Network for Kazaure, Jigawa State, Nigeria". December 2022 4, n.º 4 (21 de enero de 2023): 316–31. http://dx.doi.org/10.36548/jeea.2022.4.008.
Texto completoWu, Buchen y Jiwei Qin. "A List-Ranking Framework Based on Linear and Non-Linear Fusion for Recommendation from Implicit Feedback". Entropy 24, n.º 6 (31 de mayo de 2022): 778. http://dx.doi.org/10.3390/e24060778.
Texto completoKhoshaim, Ahmed B., Essam B. Moustafa, Omar Talal Bafakeeh y Ammar H. Elsheikh. "An Optimized Multilayer Perceptrons Model Using Grey Wolf Optimizer to Predict Mechanical and Microstructural Properties of Friction Stir Processed Aluminum Alloy Reinforced by Nanoparticles". Coatings 11, n.º 12 (30 de noviembre de 2021): 1476. http://dx.doi.org/10.3390/coatings11121476.
Texto completoRoj, J. "Neural Network Based Real-time Correction of Transducer Dynamic Errors". Measurement Science Review 13, n.º 6 (1 de diciembre de 2013): 286–91. http://dx.doi.org/10.2478/msr-2013-0042.
Texto completoLuna, Antonio Madueño, Miriam López Lineros, Javier Estévez Gualda, Juan Vicente Giráldez Cervera y José Miguel Madueño Luna. "Assessing the Best Gap-Filling Technique for River Stage Data Suitable for Low Capacity Processors and Real-Time Application Using IoT". Sensors 20, n.º 21 (7 de noviembre de 2020): 6354. http://dx.doi.org/10.3390/s20216354.
Texto completoLegenstein, Robert, Christian Naeger y Wolfgang Maass. "What Can a Neuron Learn with Spike-Timing-Dependent Plasticity?" Neural Computation 17, n.º 11 (1 de noviembre de 2005): 2337–82. http://dx.doi.org/10.1162/0899766054796888.
Texto completoKerlirzin, P. y P. Refregier. "Theoretical investigation of the robustness of multilayer perceptrons: analysis of the linear case and extension to nonlinear networks". IEEE Transactions on Neural Networks 6, n.º 3 (mayo de 1995): 560–71. http://dx.doi.org/10.1109/72.377963.
Texto completoTsaptsinos, D. y J. R. Leigh. "Modelling of a fermentation process using Multi-Layer Perceptrons: Epochs vs Pattern learning, Sigmoid vs Linear transfer function". Journal of Microcomputer Applications 16, n.º 2 (abril de 1993): 125–36. http://dx.doi.org/10.1006/jmca.1993.1011.
Texto completoBarnawi, Abdulaziz Y. y Ismail M. Keshta. "Energy Management in Wireless Sensor Networks Based on Naive Bayes, MLP, and SVM Classifications: A Comparative Study". Journal of Sensors 2016 (2016): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2016/6250319.
Texto completoCoutinho, Eluã Ramos, Robson Mariano Silva y Angel Ramon Sanchez Delgado. "Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional na Predição de Dados Meteorológicos". Revista Brasileira de Meteorologia 31, n.º 1 (marzo de 2016): 24–36. http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620140115.
Texto completoSilva, Cecilia Cordeiro da, Clarisse Lins de Lima, Ana Clara Gomes da Silva, Giselle Machado Magalhães Moreno, Anwar Musah, Aisha Aldosery, Livia Dutra et al. "Forecasting Dengue, Chikungunya and Zika cases in Recife, Brazil: a spatio-temporal approach based on climate conditions, health notifications and machine learning". Research, Society and Development 10, n.º 12 (26 de septiembre de 2021): e452101220804. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i12.20804.
Texto completoSAKURAI, AKITO. "A FAST AND CONVERGENT STOCHASTIC MLP LEARNING ALGORITHM". International Journal of Neural Systems 11, n.º 06 (diciembre de 2001): 573–83. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065701000977.
Texto completoXU, LEI, STAN KLASA y ALAN YUILLE. "RECENT ADVANCES ON TECHNIQUES OF STATIC FEEDFORWARD NETWORKS WITH SUPERVISED LEARNING". International Journal of Neural Systems 03, n.º 03 (enero de 1992): 253–90. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065792000218.
Texto completoKarras, D. A. y B. G. Mertzios. "Time series modeling of endocardial border motion in ultrasonic images comparing support vector machines, multilayer perceptrons and linear estimation techniques". Measurement 36, n.º 3-4 (octubre de 2004): 331–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2004.09.012.
Texto completoFarrell, Max H., Tengyuan Liang y Sanjog Misra. "Deep Neural Networks for Estimation and Inference". Econometrica 89, n.º 1 (2021): 181–213. http://dx.doi.org/10.3982/ecta16901.
Texto completoTsuchida, Russell, Tim Pearce, Chris Van der Heide, Fred Roosta y Marcus Gallagher. "Avoiding Kernel Fixed Points: Computing with ELU and GELU Infinite Networks". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 11 (18 de mayo de 2021): 9967–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17197.
Texto completoSRIRAAM, N. y C. ESWARAN. "EEG SIGNAL COMPRESSION USING RADIAL BASIS NEURAL NETWORKS". Journal of Mechanics in Medicine and Biology 04, n.º 02 (junio de 2004): 143–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519404000928.
Texto completoKUTSCHENREITER-PRASZKIEWICZ, Izabela. "MACHINE LEARNING IN SMED". Journal of Machine Engineering 18, n.º 2 (12 de junio de 2018): 31–40. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0012.0923.
Texto completoGHOSH, JOYDEEP y YOAN SHIN. "EFFICIENT HIGHER-ORDER NEURAL NETWORKS FOR CLASSIFICATION AND FUNCTION APPROXIMATION". International Journal of Neural Systems 03, n.º 04 (enero de 1992): 323–50. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065792000255.
Texto completoSUYKENS, JOHAN A. K., JOOS VANDEWALLE y BART DE MOOR. "INTELLIGENCE AND COOPERATIVE SEARCH BY COUPLED LOCAL MINIMIZERS". International Journal of Bifurcation and Chaos 11, n.º 08 (agosto de 2001): 2133–44. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127401003371.
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