Articles de revues sur le sujet « DEEP LEARNING MODEL »
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Wang, Yating, Siu Wun Cheung, Eric T. Chung, Yalchin Efendiev et Min Wang. « Deep multiscale model learning ». Journal of Computational Physics 406 (avril 2020) : 109071. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2019.109071.
Texte intégralXu, Zongben, et Jian Sun. « Model-driven deep-learning ». National Science Review 5, no 1 (25 août 2017) : 22–24. http://dx.doi.org/10.1093/nsr/nwx099.
Texte intégralShlezinger, Nir, et Yonina C. Eldar. « Model-Based Deep Learning ». Foundations and Trends® in Signal Processing 17, no 4 (2023) : 291–416. http://dx.doi.org/10.1561/2000000113.
Texte intégralBakhtiari, Shahab. « Can Deep Learning Model Perceptual Learning ? » Journal of Neuroscience 39, no 2 (9 janvier 2019) : 194–96. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.2209-18.2018.
Texte intégralWu, Chong. « A Credit Risk Predicting Hybrid Model Based on Deep Learning Technology ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 3 (mai 2021) : 182–87. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.3.1033.
Texte intégralSrinivas, Dr Kalyanapu, et Reddy Dr.B.R.S. « Deep Learning based CNN Optimization Model for MR Braing Image Segmentation ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, no 11 (20 novembre 2019) : 213–20. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11i11/20193190.
Texte intégralEvseenko, Alla, et Dmitrii Romannikov. « Application of Deep Q-learning and double Deep Q-learning algorithms to the task of control an inverted pendulum ». Transaction of Scientific Papers of the Novosibirsk State Technical University, no 1-2 (26 août 2020) : 7–25. http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2020-1-2-7-25.
Texte intégral白家納, 白家納, et 黃崇能 Pachara Opattrakarnkul. « 以深度學習模式估測控制之駕駛輔助系統的研發 ». 理工研究國際期刊 12, no 1 (avril 2022) : 015–24. http://dx.doi.org/10.53106/222344892022041201002.
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 intégralDjellali, Choukri, et Mehdi adda. « An Enhanced Deep Learning Model to Network Attack Detection, by using Parameter Tuning, Hidden Markov Model and Neural Network ». Journal of Ubiquitous Systems and Pervasive Networks 15, no 01 (1 mars 2021) : 35–41. http://dx.doi.org/10.5383/juspn.15.01.005.
Texte intégralBunrit, Supaporn, Thuttaphol Inkian, Nittaya Kerdprasop et Kittisak Kerdprasop. « Text-Independent Speaker Identification Using Deep Learning Model of Convolution Neural Network ». International Journal of Machine Learning and Computing 9, no 2 (avril 2019) : 143–48. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.2.778.
Texte intégralSiddanna, S. R., et Y. C. Kiran. « Two Stage Multi Modal Deep Learning Kannada Character Recognition Model Adaptive to Discriminative Patterns of Kannada Characters ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 3 (22 janvier 2023) : 155–66. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i3.1904.
Texte intégralZhihua Chen, Zhihua Chen, Xiaolin Ju Zhihua Chen, Haochen Wang Xiaolin Ju et Xiang Chen Haochen Wang. « Hybrid Multiple Deep Learning Models to Boost Blocking Bug Prediction ». 網際網路技術學刊 23, no 5 (septembre 2022) : 1099–107. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022092305018.
Texte intégralTamboli, Mohasin B., et Dr Nageswara Rao Moparthi. « Deep Learning Model for Intrusion Identification ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, no 5 (30 mai 2020) : 388–95. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12i5/20201726.
Texte intégralSantos Silva, Jose Vitor, Leonardo Matos Matos, Flavio Santos, Helisson Oliveira Magalhaes Cerqueira, Hendrik Macedo, Bruno Otavio Piedade Prado, Gilton Jose Ferreira da Silva et Kalil Araujo Bispo. « Combining deep learning model compression techniques ». IEEE Latin America Transactions 20, no 3 (mars 2022) : 458–64. http://dx.doi.org/10.1109/tla.2022.9667144.
Texte intégralYang, Fan, et Yutai Rao. « Practice and Research of Blended Learning Model Guided by Deep Learning Model ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (26 mai 2022) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8915162.
Texte intégralYuan, Zhen, et Jinfeng Liu. « A Hybrid Deep Learning Model for Trash Classification Based on Deep Trasnsfer Learning ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2022 (23 juin 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7608794.
Texte intégralLv, Qing, Suzhen Zhang et Yuechun Wang. « Deep Learning Model of Image Classification Using Machine Learning ». Advances in Multimedia 2022 (19 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3351256.
Texte intégralFang, Qiqing, Gen Liu, Yamin Hu, Yahui Hu et Jingjing Wang. « A blended collaborative learning model aiming to deep learning ». SHS Web of Conferences 140 (2022) : 01017. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202214001017.
Texte intégralSilpa, C., A. Vani et K. Rama Naidu. « Deep Learning Based Channel Estimation for MIMO-OFDM System with Modified ResNet Model ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 2 (15 janvier 2023) : 97–108. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i2.2154.
Texte intégralFang, Lidong, Pei Ge, Lei Zhang, Weinan E. null et Huan Lei. « DeePN$^2$ : A Deep Learning-Based Non-Newtonian Hydrodynamic Model ». Journal of Machine Learning 1, no 1 (juin 2022) : 114–40. http://dx.doi.org/10.4208/jml.220115.
Texte intégralDoke, Yash. « Deep fake Detection Through Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 861–66. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51630.
Texte intégralChoiriyati, Nur, Yandra Arkeman et Wisnu Ananta Kusuma. « Deep learning model for metagenome fragment classification using spaced k-mers feature extraction ». Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 8, no 3 (25 mai 2020) : 234–38. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13407.
Texte intégralST, Suganthi, Mohamed Uvaze Ahamed Ayoobkhan, Krishna Kumar V, Nebojsa Bacanin, Venkatachalam K, Hubálovský Štěpán et Trojovský Pavel. « Deep learning model for deep fake face recognition and detection ». PeerJ Computer Science 8 (22 février 2022) : e881. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.881.
Texte intégralYang, Dong, et Jian Sun. « A Model-Driven Deep Dehazing Approach by Learning Deep Priors ». IEEE Access 9 (2021) : 108542–56. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3101319.
Texte intégralNoori, Amani Y., Dr Shaimaa H. Shaker et Dr Raghad Abdulaali Azeez. « Semantic Segmentation of Urban Street Scenes Using Deep Learning ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 2294–306. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19156.
Texte intégralLee, S., J. Banzon, K. Le et D. Kim. « Estimating animal pose using deep learning : a trained deep learning model outperforms morphological analysis ». EAI Endorsed Transactions on Bioengineering and Bioinformatics 1, no 4 (22 avril 2022) : 173951. http://dx.doi.org/10.4108/eai.22-4-2022.173951.
Texte intégralGhoniem, Rania M., Abeer D. Algarni, Basel Refky et Ahmed A. Ewees. « Multi-Modal Evolutionary Deep Learning Model for Ovarian Cancer Diagnosis ». Symmetry 13, no 4 (10 avril 2021) : 643. http://dx.doi.org/10.3390/sym13040643.
Texte intégralP, Sanjeevi. « Social Distancing Detection with Deep Learning Model ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 4 (30 avril 2021) : 1683–85. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.33996.
Texte intégralPyo, Jongcheol, Sanghun Park, Kyung-Hwa Cho et Sang-Soo Baek. « Deep learning model in water-environment field ». Journal of the Korean Society of Water and Wastewater 34, no 6 (30 décembre 2020) : 481–93. http://dx.doi.org/10.11001/jksww.2020.34.6.481.
Texte intégralZhou, Xingchen, Ming Xu, Yiming Wu et Ning Zheng. « Deep Model Poisoning Attack on Federated Learning ». Future Internet 13, no 3 (14 mars 2021) : 73. http://dx.doi.org/10.3390/fi13030073.
Texte intégralLee, A.-Hyun, Hyeongho Bae, Young-Ky Kim et Chong-kwon Kim. « Deep Reinforcement Learning based MCS Decision Model ». Journal of KIISE 49, no 8 (31 août 2022) : 663–68. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2022.49.8.663.
Texte intégralMohammed, Amal Ahmed Hasan, et Jiazhou Chen. « Cleanup Sketched Drawings : Deep Learning-Based Model ». Applied Bionics and Biomechanics 2022 (6 mai 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2238077.
Texte intégralAnnam, Sangeetha, et Anshu Singla. « Hyperspectral Image Classification Using Deep Learning Model ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 6427–33. http://dx.doi.org/10.1149/10701.6427ecst.
Texte intégralZhao, Ming, Meng Li, Sheng-Lung Peng et Jie Li. « A Novel Deep Learning Model Compression Algorithm ». Electronics 11, no 7 (28 mars 2022) : 1066. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071066.
Texte intégralSophiya, E., et S. Jothilakshmi. « Audio event detection using deep learning model ». International Journal of Computer Aided Engineering and Technology 16, no 3 (2022) : 328. http://dx.doi.org/10.1504/ijcaet.2022.10046064.
Texte intégralJing, Jing. « Deep Learning-Based Music Quality Analysis Model ». Applied Bionics and Biomechanics 2022 (13 juin 2022) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6213115.
Texte intégralSophiya, E., et S. Jothilakshmi. « Audio event detection using deep learning model ». International Journal of Computer Aided Engineering and Technology 16, no 3 (2022) : 328. http://dx.doi.org/10.1504/ijcaet.2022.122149.
Texte intégralAbdin, Osama, et Philip M. Kim. « Rapid protein model refinement by deep learning ». Nature Computational Science 1, no 7 (juillet 2021) : 456–57. http://dx.doi.org/10.1038/s43588-021-00104-0.
Texte intégralGanapriya, K., N. Uma Maheswari et R. Venkatesh. « Deep Learning Model for Epileptic Seizure Prediction ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 12 (1 décembre 2021) : 3199–208. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3916.
Texte intégralE, Yugesh. « Deep Learning Model for Motion Video Processing ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 7, no 3 (31 mars 2019) : 2158–61. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2019.3398.
Texte intégralShadeed, Ghada A., Mohammed A. Tawfeeq et Sawsan M. Mahmoud. « Deep learning model for thorax diseases detection ». TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) 18, no 1 (1 février 2020) : 441. http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v18i1.12997.
Texte intégralBakhteev, O. Yu, et V. V. Strijov. « Deep Learning Model Selection of Suboptimal Complexity ». Automation and Remote Control 79, no 8 (août 2018) : 1474–88. http://dx.doi.org/10.1134/s000511791808009x.
Texte intégralNigri, Andrea, Susanna Levantesi, Mario Marino, Salvatore Scognamiglio et Francesca Perla. « A Deep Learning Integrated Lee–Carter Model ». Risks 7, no 1 (16 mars 2019) : 33. http://dx.doi.org/10.3390/risks7010033.
Texte intégralWu, Guoxing, Wenjie Lu, Guangwei Gao, Chunxia Zhao et Jiayin Liu. « Regional deep learning model for visual tracking ». Neurocomputing 175 (janvier 2016) : 310–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.064.
Texte intégralLee, Miran, Jong Wook Kim et Beakcheol Jang. « Chicken pox Prediction Using Deep Learning Model ». Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers 69, no 1 (31 janvier 2020) : 127–37. http://dx.doi.org/10.5370/kiee.2020.69.1.127.
Texte intégralAraya-Polo, Mauricio, Stuart Farris et Manuel Florez. « Deep learning-driven velocity model building workflow ». Leading Edge 38, no 11 (novembre 2019) : 872a1–872a9. http://dx.doi.org/10.1190/tle38110872a1.1.
Texte intégralBakhteev, Oleg, et Vadim Strijov. « Deep Learning Model Selection of Suboptimal Complexity ». Автоматика и телемеханика, no 8 (2018) : 129–47. http://dx.doi.org/10.31857/s000523100001252-1.
Texte intégralHe, Hengtao, Chao-Kai Wen, Shi Jin et Geoffrey Ye Li. « Model-Driven Deep Learning for MIMO Detection ». IEEE Transactions on Signal Processing 68 (2020) : 1702–15. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2020.2976585.
Texte intégralMatiisen, Tambet, Aqeel Labash, Daniel Majoral, Jaan Aru et Raul Vicente. « Do Deep Reinforcement Learning Agents Model Intentions ? » Stats 6, no 1 (28 décembre 2022) : 50–66. http://dx.doi.org/10.3390/stats6010004.
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