Articles de revues sur le sujet « Convolutional recurrent neural networks »
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Hindarto, Djarot. « Comparison of RNN Architectures and Non-RNN Architectures in Sentiment Analysis ». sinkron 8, no 4 (1 octobre 2023) : 2537–46. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.13048.
Texte intégralKassylkassova, Kamila, Zhanna Yessengaliyeva, Gayrat Urazboev et Ayman Kassylkassova. « OPTIMIZATION METHOD FOR INTEGRATION OF CONVOLUTIONAL AND RECURRENT NEURAL NETWORK ». Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications 11, no 2 (2023) : 40–56. http://dx.doi.org/10.32523/2306-6172-2023-11-2-40-56.
Texte intégralLyu, Shengfei, et Jiaqi Liu. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Text Classification ». Journal of Database Management 32, no 4 (octobre 2021) : 65–82. http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2021100105.
Texte intégralP., Vijay Babu, et Senthil Kumar R. « Performance Evaluation of Brain Tumor Identification and Examination Using MRI Images with Innovative Convolution Neural Networks and Comparing the Accuracy with RNN Algorithm ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 12405–14. http://dx.doi.org/10.1149/10701.12405ecst.
Texte intégralPeng, Wenli, Shenglai Zhen, Xin Chen, Qianjing Xiong et Benli Yu. « Study on convolutional recurrent neural networks for speech enhancement in fiber-optic microphones ». Journal of Physics : Conference Series 2246, no 1 (1 avril 2022) : 012084. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2246/1/012084.
Texte intégralP, Suma, et Senthil Kumar R. « Automatic Classification of Normal and Infected Blood Cells for Leukemia Through Color Based Segmentation Technique Over Innovative CNN Algorithm and Comparing the Error Rate with RNN ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 14123–34. http://dx.doi.org/10.1149/10701.14123ecst.
Texte intégralWang, Lin, et Zuqiang Meng. « Multichannel Two-Dimensional Convolutional Neural Network Based on Interactive Features and Group Strategy for Chinese Sentiment Analysis ». Sensors 22, no 3 (18 janvier 2022) : 714. http://dx.doi.org/10.3390/s22030714.
Texte intégralPoudel, Sushan, et Dr R. Anuradha. « Speech Command Recognition using Artificial Neural Networks ». JOIV : International Journal on Informatics Visualization 4, no 2 (26 mai 2020) : 73. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.4.2.358.
Texte intégralWu, Hao, et Saurabh Prasad. « Convolutional Recurrent Neural Networks forHyperspectral Data Classification ». Remote Sensing 9, no 3 (21 mars 2017) : 298. http://dx.doi.org/10.3390/rs9030298.
Texte intégralLi, Kezhi, John Daniels, Chengyuan Liu, Pau Herrero et Pantelis Georgiou. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Glucose Prediction ». IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 24, no 2 (février 2020) : 603–13. http://dx.doi.org/10.1109/jbhi.2019.2908488.
Texte intégralZhang, Zao, et Yuan Dong. « Temperature Forecasting via Convolutional Recurrent Neural Networks Based on Time-Series Data ». Complexity 2020 (20 mars 2020) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3536572.
Texte intégralNguyen, Viet-Hung, Minh-Tuan Nguyen, Jeongsik Choi et Yong-Hwa Kim. « NLOS Identification in WLANs Using Deep LSTM with CNN Features ». Sensors 18, no 11 (20 novembre 2018) : 4057. http://dx.doi.org/10.3390/s18114057.
Texte intégralShchetinin, E. Yu. « EMOTIONS RECOGNITION IN HUMAN SPEECH USING DEEP NEURAL NETWORKS ». Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, no 199 (janvier 2021) : 44–51. http://dx.doi.org/10.14489/vkit.2021.01.pp.044-051.
Texte intégralHou, Kai. « Principal Component Analysis and Prediction of Students’ Physical Health Standard Test Results Based on Recurrent Convolution Neural Network ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (4 septembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2438656.
Texte intégralD, Sreekanth. « Metro Water Fraudulent Prediction in Houses Using Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network ». Revista Gestão Inovação e Tecnologias 11, no 4 (10 juillet 2021) : 1177–87. http://dx.doi.org/10.47059/revistageintec.v11i4.2177.
Texte intégralMa, Hao, Chao Chen, Qing Zhu, Haitao Yuan, Liming Chen et Minglei Shu. « An ECG Signal Classification Method Based on Dilated Causal Convolution ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2021 (2 février 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6627939.
Texte intégralR, Gayathri, Lydia Beryl D, Gowtham M, Naveen Kumar N et Dr M. S. Anbarasi. « Detection and Classification of Cyberbullying Using CR* ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 4 (30 avril 2023) : 24–29. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.49984.
Texte intégralGuo, Yanbu, Bingyi Wang, Weihua Li et Bei Yang. « Protein secondary structure prediction improved by recurrent neural networks integrated with two-dimensional convolutional neural networks ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 16, no 05 (octobre 2018) : 1850021. http://dx.doi.org/10.1142/s021972001850021x.
Texte intégralPan, Yumin. « Different Types of Neural Networks and Applications : Evidence from Feedforward, Convolutional and Recurrent Neural Networks ». Highlights in Science, Engineering and Technology 85 (13 mars 2024) : 247–55. http://dx.doi.org/10.54097/6rn1wd81.
Texte intégralZ, Farhan, Kavipriya A, Abinaya C et Ezhilarasan M. « Enhanced Image Segmentation Using Convolutional Recurrent Neural Networks ». International Innovative Research Journal of Engineering and Technology 5, no 3 (30 mars 2020) : 78–83. http://dx.doi.org/10.32595/iirjet.org/v5i3.2020.118.
Texte intégralAlbaqshi, Hussain, et Alaa Sagheer. « Dysarthric Speech Recognition using Convolutional Recurrent Neural Networks ». International Journal of Intelligent Engineering and Systems 13, no 6 (31 décembre 2020) : 384–92. http://dx.doi.org/10.22266/ijies2020.1231.34.
Texte intégralSantacroce, Michael, Daniel Koranek et Rashmi Jha. « Detecting Malicious Assembly using Convolutional, Recurrent Neural Networks ». Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal 4, no 5 (2019) : 46–52. http://dx.doi.org/10.25046/aj040506.
Texte intégralGayathri, P., P. Gowri Priya, L. Sravani, Sandra Johnson et Visanth Sampath. « Convolutional Recurrent Neural Networks Based Speech Emotion Recognition ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 8 (1 août 2020) : 3786–89. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9321.
Texte intégralHu, Wenjin, Jiawei Xiong, Ning Wang, Feng Liu, Yao Kong et Chaozhong Yang. « Integrated Model Text Classification Based on Multineural Networks ». Electronics 13, no 2 (22 janvier 2024) : 453. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13020453.
Texte intégralHuang, Feizhen, Jinfang Zeng, Yu Zhang et Wentao Xu. « Convolutional recurrent neural networks with multi-sized convolution filters for sound-event recognition ». Modern Physics Letters B 34, no 23 (25 avril 2020) : 2050235. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984920502358.
Texte intégralKim, Deageon. « Research On Text Classification Based On Deep Neural Network ». International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS) 14, no 1s (31 décembre 2022) : 100–113. http://dx.doi.org/10.17762/ijcnis.v14i1s.5618.
Texte intégralKhan, Muhammad Ashfaq. « HCRNNIDS : Hybrid Convolutional Recurrent Neural Network-Based Network Intrusion Detection System ». Processes 9, no 5 (10 mai 2021) : 834. http://dx.doi.org/10.3390/pr9050834.
Texte intégralSolovyeva, Elena, et Ali Abdullah. « Binary and Multiclass Text Classification by Means of Separable Convolutional Neural Network ». Inventions 6, no 4 (19 octobre 2021) : 70. http://dx.doi.org/10.3390/inventions6040070.
Texte intégralRymarczyk, T., D. Wójcik, Ł. Maciura, W. Rosa et M. Bartosik. « Body surface potential mapping time series recognition using convolutional and recurrent neural networks ». Journal of Physics : Conference Series 2408, no 1 (1 décembre 2022) : 012001. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2408/1/012001.
Texte intégralWan, Renzhuo, Shuping Mei, Jun Wang, Min Liu et Fan Yang. « Multivariate Temporal Convolutional Network : A Deep Neural Networks Approach for Multivariate Time Series Forecasting ». Electronics 8, no 8 (7 août 2019) : 876. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8080876.
Texte intégralCasabianca, Pietro, et Yu Zhang. « Acoustic-Based UAV Detection Using Late Fusion of Deep Neural Networks ». Drones 5, no 3 (26 juin 2021) : 54. http://dx.doi.org/10.3390/drones5030054.
Texte intégralXu, Zhijing, Yuhao Huo, Kun Liu et Sidong Liu. « Detection of ship targets in photoelectric images based on an improved recurrent attention convolutional neural network ». International Journal of Distributed Sensor Networks 16, no 3 (mars 2020) : 155014772091295. http://dx.doi.org/10.1177/1550147720912959.
Texte intégralLiu, Xuanxin, Fu Xu, Yu Sun, Haiyan Zhang et Zhibo Chen. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Observation-Centered Plant Identification ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2018 (2018) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/9373210.
Texte intégralKwak, Jin-Yeol, et Yong-Joo Chung. « Sound Event Detection Using Derivative Features in Deep Neural Networks ». Applied Sciences 10, no 14 (17 juillet 2020) : 4911. http://dx.doi.org/10.3390/app10144911.
Texte intégralWang, Weiping, Feng Zhang, Xi Luo et Shigeng Zhang. « PDRCNN : Precise Phishing Detection with Recurrent Convolutional Neural Networks ». Security and Communication Networks 2019 (29 octobre 2019) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2019/2595794.
Texte intégralChen, Jingwen, Yingwei Pan, Yehao Li, Ting Yao, Hongyang Chao et Tao Mei. « Temporal Deformable Convolutional Encoder-Decoder Networks for Video Captioning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 8167–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33018167.
Texte intégralLiang, Kaiwei, Na Qin, Deqing Huang et Yuanzhe Fu. « Convolutional Recurrent Neural Network for Fault Diagnosis of High-Speed Train Bogie ». Complexity 2018 (23 octobre 2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4501952.
Texte intégralWang, Guanchao. « Analysis of sentiment analysis model based on deep learning ». Applied and Computational Engineering 5, no 1 (14 juin 2023) : 750–56. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230694.
Texte intégralYüksel, Kıvanç, et Władysław Skarbek. « Convolutional and Recurrent Neural Networks for Face Image Analysis ». Foundations of Computing and Decision Sciences 44, no 3 (1 septembre 2019) : 331–47. http://dx.doi.org/10.2478/fcds-2019-0017.
Texte intégralLiu, Nan. « Study on the Application of Improved Audio Recognition Technology Based on Deep Learning in Vocal Music Teaching ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (18 août 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1002105.
Texte intégralLe, Viet-Tuan, Kiet Tran-Trung et Vinh Truong Hoang. « A Comprehensive Review of Recent Deep Learning Techniques for Human Activity Recognition ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (20 avril 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8323962.
Texte intégralCheng, Yepeng, Zuren Liu et Yasuhiko Morimoto. « Attention-Based SeriesNet : An Attention-Based Hybrid Neural Network Model for Conditional Time Series Forecasting ». Information 11, no 6 (5 juin 2020) : 305. http://dx.doi.org/10.3390/info11060305.
Texte intégralFantaye, Tessfu Geteye, Junqing Yu et Tulu Tilahun Hailu. « Advanced Convolutional Neural Network-Based Hybrid Acoustic Models for Low-Resource Speech Recognition ». Computers 9, no 2 (2 mai 2020) : 36. http://dx.doi.org/10.3390/computers9020036.
Texte intégralZhao, Ping, Zhijie Fan*, Zhiwei Cao et Xin Li. « Intrusion Detection Model Using Temporal Convolutional Network Blend Into Attention Mechanism ». International Journal of Information Security and Privacy 16, no 1 (janvier 2022) : 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.290832.
Texte intégralFabien-Ouellet, Gabriel, et Rahul Sarkar. « Seismic velocity estimation : A deep recurrent neural-network approach ». GEOPHYSICS 85, no 1 (19 décembre 2019) : U21—U29. http://dx.doi.org/10.1190/geo2018-0786.1.
Texte intégralLi, Haoliang, Shiqi Wang et AlexC Kot. « Image Recapture Detection with Convolutional and Recurrent Neural Networks ». Electronic Imaging 2017, no 7 (29 janvier 2017) : 87–91. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2017.7.mwsf-329.
Texte intégralShang, Jin, et Mingxuan Sun. « Geometric Hawkes Processes with Graph Convolutional Recurrent Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4878–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014878.
Texte intégralQin, Chen, Jo Schlemper, Jose Caballero, Anthony N. Price, Joseph V. Hajnal et Daniel Rueckert. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction ». IEEE Transactions on Medical Imaging 38, no 1 (janvier 2019) : 280–90. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2018.2863670.
Texte intégralZuo, Zhen, Bing Shuai, Gang Wang, Xiao Liu, Xingxing Wang, Bing Wang et Yushi Chen. « Learning Contextual Dependence With Convolutional Hierarchical Recurrent Neural Networks ». IEEE Transactions on Image Processing 25, no 7 (juillet 2016) : 2983–96. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2016.2548241.
Texte intégralCakir, Emre, Giambattista Parascandolo, Toni Heittola, Heikki Huttunen et Tuomas Virtanen. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Polyphonic Sound Event Detection ». IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 25, no 6 (juin 2017) : 1291–303. http://dx.doi.org/10.1109/taslp.2017.2690575.
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