Articles de revues sur le sujet « Deep learning architecture »
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Munir, Khushboo, Fabrizio Frezza et Antonello Rizzi. « Deep Learning Hybrid Techniques for Brain Tumor Segmentation ». Sensors 22, no 21 (26 octobre 2022) : 8201. http://dx.doi.org/10.3390/s22218201.
Texte intégralAlvarez-Gonzalez, Ruben, et Andres Mendez-Vazquez. « Deep Learning Architecture Reduction for fMRI Data ». Brain Sciences 12, no 2 (8 février 2022) : 235. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci12020235.
Texte intégralKumar, Bhavesh Shri, Naren J, Vithya G et Prahathish K. « A Novel Architecture based on Deep Learning for Scene Image Recognition ». International Journal of Psychosocial Rehabilitation 23, no 1 (20 février 2019) : 400–404. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v23i1/pr190251.
Texte intégralHyunhee Park, Hyunhee Park. « Edge Based Lightweight Authentication Architecture Using Deep Learning for Vehicular Networks ». 網際網路技術學刊 23, no 1 (janvier 2022) : 195–202. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022012301020.
Texte intégralHao, Xing, Guigang Zhang et Shang Ma. « Deep Learning ». International Journal of Semantic Computing 10, no 03 (septembre 2016) : 417–39. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x16500045.
Texte intégralZou, Han, Jing Ge, Ruichao Liu et Lin He. « Feature Recognition of Regional Architecture Forms Based on Machine Learning : A Case Study of Architecture Heritage in Hubei Province, China ». Sustainability 15, no 4 (14 février 2023) : 3504. http://dx.doi.org/10.3390/su15043504.
Texte intégralMa, Rui, Jia-Ching Hsu, Tian Tan, Eriko Nurvitadhi, David Sheffield, Rob Pelt, Martin Langhammer, Jaewoong Sim, Aravind Dasu et Derek Chiou. « Specializing FGPU for Persistent Deep Learning ». ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems 14, no 2 (8 juillet 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3457886.
Texte intégralSewak, Mohit, Sanjay K. Sahay et Hemant Rathore. « An Overview of Deep Learning Architecture of Deep Neural Networks and Autoencoders ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 1 (1 janvier 2020) : 182–88. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.8648.
Texte intégralHartanto, Cahyo Adhi, et Laksmita Rahadianti. « Single Image Dehazing Using Deep Learning ». JOIV : International Journal on Informatics Visualization 5, no 1 (22 mars 2021) : 76. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.5.1.431.
Texte intégralGhimire, Deepak, Dayoung Kil et Seong-heum Kim. « A Survey on Efficient Convolutional Neural Networks and Hardware Acceleration ». Electronics 11, no 6 (18 mars 2022) : 945. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11060945.
Texte intégralZhong, Guoqiang, Kang Zhang, Hongxu Wei, Yuchen Zheng et Junyu Dong. « Marginal Deep Architecture : Stacking Feature Learning Modules to Build Deep Learning Models ». IEEE Access 7 (2019) : 30220–33. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2902631.
Texte intégralSushma, Prof Ksn, Nishant Upadhyay, Ajeet Singh, Prasenjeet Kr Singh et Tanzeelah Firdaus. « Plant Disease Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1099–101. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41451.
Texte intégralLattari, Francesco, Borja Gonzalez Leon, Francesco Asaro, Alessio Rucci, Claudio Prati et Matteo Matteucci. « Deep Learning for SAR Image Despeckling ». Remote Sensing 11, no 13 (28 juin 2019) : 1532. http://dx.doi.org/10.3390/rs11131532.
Texte intégralChen, Xihui, Aimin Ji et Gang Cheng. « A Novel Deep Feature Learning Method Based on the Fused-Stacked AEs for Planetary Gear Fault Diagnosis ». Energies 12, no 23 (27 novembre 2019) : 4522. http://dx.doi.org/10.3390/en12234522.
Texte intégralSegura-Bedmar, Isabel, et Pablo Raez. « Cohort selection for clinical trials using deep learning models ». Journal of the American Medical Informatics Association 26, no 11 (17 septembre 2019) : 1181–88. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz139.
Texte intégralKhrisat, Mohammad S., Anwar Alabadi, Saleh Khawatreh, Majed Omar Al-Dwairi et Ziad A. Alqadi. « Autoregressive prediction analysis using machine deep learning ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 27, no 3 (1 septembre 2022) : 1509. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i3.pp1509-1516.
Texte intégralAlsaadi, Zaran, Easa Alshamani, Mohammed Alrehaili, Abdulmajeed Ayesh D. Alrashdi, Saleh Albelwi et Abdelrahman Osman Elfaki. « A Real Time Arabic Sign Language Alphabets (ArSLA) Recognition Model Using Deep Learning Architecture ». Computers 11, no 5 (10 mai 2022) : 78. http://dx.doi.org/10.3390/computers11050078.
Texte intégralAbtahi, Mansour, David Le, Jennifer I. Lim et Xincheng Yao. « MF-AV-Net : an open-source deep learning network with multimodal fusion options for artery-vein segmentation in OCT angiography ». Biomedical Optics Express 13, no 9 (22 août 2022) : 4870. http://dx.doi.org/10.1364/boe.468483.
Texte intégralPachón, César G., Dora M. Ballesteros et Diego Renza. « Fake Banknote Recognition Using Deep Learning ». Applied Sciences 11, no 3 (30 janvier 2021) : 1281. http://dx.doi.org/10.3390/app11031281.
Texte intégralCheng, Anda, Jiaxing Wang, Xi Sheryl Zhang, Qiang Chen, Peisong Wang et Jian Cheng. « DPNAS : Neural Architecture Search for Deep Learning with Differential Privacy ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 6 (28 juin 2022) : 6358–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i6.20586.
Texte intégralPollok, Stefan, et Rasmus Bjørk. « Deep learning for magnetism ». Europhysics News 53, no 2 (2022) : 18–21. http://dx.doi.org/10.1051/epn/2022204.
Texte intégralBelhaouari, Samir Brahim, et Hafsa Raissouli. « MADL : A Multilevel Architecture of Deep Learning ». International Journal of Computational Intelligence Systems 14, no 1 (2021) : 693. http://dx.doi.org/10.2991/ijcis.d.201216.003.
Texte intégralLee, Soo-Hwan, Jong-Chan Kim et Dong-Hoan Seo. « Image reconstruction technique using deep learning architecture ». Journal of the Korean Society of Marine Engineering 42, no 2 (28 février 2018) : 121–26. http://dx.doi.org/10.5916/jkosme.2018.42.2.121.
Texte intégralAyad, Hayder, Ikhlas Watan Ghindawi et Mustafa Salam Kadhm. « Lung Segmentation Using Proposed Deep Learning Architecture ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 16, no 15 (15 décembre 2020) : 141. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v16i15.17115.
Texte intégralChen, Xi-liang, Lei Cao, Chen-xi Li, Zhi-xiong Xu et Jun Lai. « Ensemble Network Architecture for Deep Reinforcement Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2018 (2018) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2018/2129393.
Texte intégralVerma, Arnav, Devesh Samaiya et Karunesh K. Gupta. « Nonlinear Motion Tracking by Deep Learning Architecture ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 331 (mars 2018) : 012020. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/331/1/012020.
Texte intégralPon Kumar, Steven Spielberg, Aditya Tulsyan, Bhushan Gopaluni et Philip Loewen. « A Deep Learning Architecture for Predictive Control ». IFAC-PapersOnLine 51, no 18 (2018) : 512–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.09.373.
Texte intégralLi, Xiang, Ling Peng, Yuan Hu, Jing Shao et Tianhe Chi. « Deep learning architecture for air quality predictions ». Environmental Science and Pollution Research 23, no 22 (13 octobre 2016) : 22408–17. http://dx.doi.org/10.1007/s11356-016-7812-9.
Texte intégralSiłka, Wojciech, Michał Wieczorek, Jakub Siłka et Marcin Woźniak. « Malaria Detection Using Advanced Deep Learning Architecture ». Sensors 23, no 3 (29 janvier 2023) : 1501. http://dx.doi.org/10.3390/s23031501.
Texte intégralP, Shanmugavadivu, Mary Shanthi Rani M, Chitra P, Lakshmanan S, Nagaraja P et Vignesh U. « Bio-Optimization of Deep Learning Network Architectures ». Security and Communication Networks 2022 (20 septembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3718340.
Texte intégralKarypidis, Efstathios, Stylianos G. Mouslech, Kassiani Skoulariki et Alexandros Gazis. « Comparison Analysis of Traditional Machine Learning and Deep Learning Techniques for Data and Image Classification ». WSEAS TRANSACTIONS ON MATHEMATICS 21 (23 mars 2022) : 122–30. http://dx.doi.org/10.37394/23206.2022.21.19.
Texte intégralVelankar, Makarand, Sneha Thombre et Harshad Wadkar. « EVALUATING DEEP LEARNING MODELS FOR MUSIC EMOTION RECOGNITION ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 7, no 6 (1 octobre 2022) : 252–59. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2022.v07i06.026.
Texte intégralBillah, Umme Hafsa, Hung Manh La et Alireza Tavakkoli. « Deep Learning-Based Feature Silencing for Accurate Concrete Crack Detection ». Sensors 20, no 16 (7 août 2020) : 4403. http://dx.doi.org/10.3390/s20164403.
Texte intégralJavaid, Sameena, Safdar Rizvi, Muhammad Talha Ubaid, Abdou Darboe et Shakir Mahmood Mayo. « Interpretation of Expressions through Hand Signs Using Deep Learning Techniques ». Vol 4 Issue 2 4, no 2 (25 juin 2022) : 596–611. http://dx.doi.org/10.33411/ijist/2022040225.
Texte intégralAkbani, Sufiyan Salim, Adeeba Naaz, Nazish Kausar et Prof Abdul Razzaque. « Brain Tumor Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 573–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41321.
Texte intégralFarhi, Lubna, Saadia Mansoor Kazmi, Hassan Imam, Mejdal Alqahtani et Farhan Ur Rehman. « Dermoscopic Image Classification Using Deep Belief Learning Network Architecture ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (25 mai 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2415726.
Texte intégralDefresne, Marianne, Sophie Barbe et Thomas Schiex. « Protein Design with Deep Learning ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 21 (29 octobre 2021) : 11741. http://dx.doi.org/10.3390/ijms222111741.
Texte intégralFielding, Ben, et Li Zhang. « Evolving Deep DenseBlock Architecture Ensembles for Image Classification ». Electronics 9, no 11 (9 novembre 2020) : 1880. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9111880.
Texte intégralSen, Gabriel, Albert Adeboye et Oluwole Alagbe. « The Influence of Architecture Students’ Learning Approaches on their Academic Performance in Two Nigeria Universities ». International Journal of Learning, Teaching and Educational Research 20, no 2 (28 février 2021) : 137–51. http://dx.doi.org/10.26803/ijlter.20.2.8.
Texte intégralRuder, Sebastian, Joachim Bingel, Isabelle Augenstein et Anders Søgaard. « Latent Multi-Task Architecture Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4822–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014822.
Texte intégralHernandez-Leal, Pablo, Bilal Kartal et Matthew E. Taylor. « Agent Modeling as Auxiliary Task for Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 15, no 1 (8 octobre 2019) : 31–37. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v15i1.5221.
Texte intégralAhamad, Afaroj, Chi-Chia Sun et Wen-Kai Kuo. « Quantized Semantic Segmentation Deep Architecture for Deployment on an Edge Computing Device for Image Segmentation ». Electronics 11, no 21 (31 octobre 2022) : 3561. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11213561.
Texte intégralNguyen, Chi Cuong, Giang Son Tran, Thi Phuong Nghiem, Jean-Christophe Burie et Chi Mai Luong. « Real-Time Smile Detection using Deep Learning ». Journal of Computer Science and Cybernetics 35, no 2 (3 juin 2019) : 135–45. http://dx.doi.org/10.15625/1813-9663/35/2/13315.
Texte intégralLiu, Xiaobo, Chaochao Zhang, Zhihua Cai, Jianfeng Yang, Zhilang Zhou et Xin Gong. « Continuous Particle Swarm Optimization-Based Deep Learning Architecture Search for Hyperspectral Image Classification ». Remote Sensing 13, no 6 (12 mars 2021) : 1082. http://dx.doi.org/10.3390/rs13061082.
Texte intégralNistor, Sergiu Cosmin, Tudor Alexandru Ileni et Adrian Sergiu Dărăbant. « Automatic Development of Deep Learning Architectures for Image Segmentation ». Sustainability 12, no 22 (20 novembre 2020) : 9707. http://dx.doi.org/10.3390/su12229707.
Texte intégralRathnam, S. Muni, et G. Siva Koteswara Rao. « A Novel Deep Learning Architecture for Image Hiding ». WSEAS TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 16 (26 février 2021) : 206–10. http://dx.doi.org/10.37394/232014.2020.16.23.
Texte intégralBobadilla, Jesus, Santiago Alonso et Antonio Hernando. « Deep Learning Architecture for Collaborative Filtering Recommender Systems ». Applied Sciences 10, no 7 (3 avril 2020) : 2441. http://dx.doi.org/10.3390/app10072441.
Texte intégralSun, Maoran, Fan Zhang, Fabio Duarte et Carlo Ratti. « Understanding architecture age and style through deep learning ». Cities 128 (septembre 2022) : 103787. http://dx.doi.org/10.1016/j.cities.2022.103787.
Texte intégralChakravarthy, Arnav. « HYBRID ARCHITECTURE FOR SENTIMENT ANALYSIS USING DEEP LEARNING ». International Journal of Advanced Research in Computer Science 9, no 1 (20 février 2018) : 735–38. http://dx.doi.org/10.26483/ijarcs.v9i1.5388.
Texte intégralBui, Trong-An, Pei-Jun Lee, Kai-Yew Lum, Clarissa Loh et Kyo Tan. « Deep Learning for Landslide Recognition in Satellite Architecture ». IEEE Access 8 (2020) : 143665–78. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3014305.
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