Littérature scientifique sur le sujet « HYBRID CNN-RNN MODEL »
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Articles de revues sur le sujet "HYBRID CNN-RNN MODEL"
Zaheer, Shahzad, Nadeem Anjum, Saddam Hussain, Abeer D. Algarni, Jawaid Iqbal, Sami Bourouis et Syed Sajid Ullah. « A Multi Parameter Forecasting for Stock Time Series Data Using LSTM and Deep Learning Model ». Mathematics 11, no 3 (22 janvier 2023) : 590. http://dx.doi.org/10.3390/math11030590.
Texte intégralAshraf, Mohsin, Fazeel Abid, Ikram Ud Din, Jawad Rasheed, Mirsat Yesiltepe, Sook Fern Yeo et Merve T. Ersoy. « A Hybrid CNN and RNN Variant Model for Music Classification ». Applied Sciences 13, no 3 (22 janvier 2023) : 1476. http://dx.doi.org/10.3390/app13031476.
Texte intégralKrishnan, V. Gokula, M. V. Vijaya Saradhi, T. A. Mohana Prakash, K. Gokul Kannan et AG Noorul Julaiha. « Development of Deep Learning based Intelligent Approach for Credit Card Fraud Detection ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 12 (31 décembre 2022) : 133–39. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i12.5894.
Texte intégralYu, Dian, et Shouqian Sun. « A Systematic Exploration of Deep Neural Networks for EDA-Based Emotion Recognition ». Information 11, no 4 (15 avril 2020) : 212. http://dx.doi.org/10.3390/info11040212.
Texte intégralBehera, Bibhuti Bhusana, Binod Kumar Pattanayak et Rajani Kanta Mohanty. « Deep Ensemble Model for Detecting Attacks in Industrial IoT ». International Journal of Information Security and Privacy 16, no 1 (1 janvier 2022) : 1–29. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.311467.
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 intégralPawar, Mahendra Eknath, Rais Allauddin Mulla, Sanjivani H. Kulkarni, Sajeeda Shikalgar, Harikrishna B. Jethva et Gunvant A. Patel. « A Novel Hybrid AI Federated ML/DL Models for Classification of Soil Components ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 1s (10 décembre 2022) : 190–99. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i1s.5823.
Texte intégralUTKU, Anıl. « Kentsel Trafik Tahminine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Verimli Bir Hibrit Model ». Bilişim Teknolojileri Dergisi 16, no 2 (30 avril 2023) : 107–17. http://dx.doi.org/10.17671/gazibtd.1167140.
Texte intégralLiang, Youzhi, Wen Liang et Jianguo Jia. « Structural Vibration Signal Denoising Using Stacking Ensemble of Hybrid CNN-RNN ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 03, no 02 (2023) : 1110–22. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2023.1165.
Texte intégralZhang, Langlang, Jun Xie, Xinxiu Liu, Wenbo Zhang et Pan Geng. « Research on water quality prediction based on PE-CNN-GRU hybrid model ». E3S Web of Conferences 393 (2023) : 02014. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339302014.
Texte intégralThèses sur le sujet "HYBRID CNN-RNN MODEL"
SONI, ANKIT. « DETECTING DEEPFAKES USING HYBRID CNN-RNN MODEL ». Thesis, 2022. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19168.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "HYBRID CNN-RNN MODEL"
Ma, Zhiyuan, Wenge Rong, Yanmeng Wang, Libin Shi et Zhang Xiong. « A Hybrid RNN-CNN Encoder for Neural Conversation Model ». Dans Knowledge Science, Engineering and Management, 159–70. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99247-1_14.
Texte intégralGuo, Long, Dongxiang Zhang, Lei Wang, Han Wang et Bin Cui. « CRAN : A Hybrid CNN-RNN Attention-Based Model for Text Classification ». Dans Conceptual Modeling, 571–85. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00847-5_42.
Texte intégralBensalah, Nouhaila, Habib Ayad, Abdellah Adib et Abdelhamid Ibn El Farouk. « CRAN : An Hybrid CNN-RNN Attention-Based Model for Arabic Machine Translation ». Dans Networking, Intelligent Systems and Security, 87–102. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-3637-0_7.
Texte intégralDavid, Hepzibah Elizabeth, K. Ramalakshmi, R. Venkatesan et G. Hemalatha. « Tomato Leaf Disease Detection Using Hybrid CNN-RNN Model ». Dans Advances in Parallel Computing. IOS Press, 2021. http://dx.doi.org/10.3233/apc210108.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "HYBRID CNN-RNN MODEL"
Thomas, Merin, et Bhavana Gowda D M. « CNN-RNN Hybrid model based Hindi Character Recognition ». Dans 2022 International Interdisciplinary Humanitarian Conference for Sustainability (IIHC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iihc55949.2022.10060061.
Texte intégralHsu, Shiou Tian, Changsung Moon, Paul Jones et Nagiza Samatova. « A Hybrid CNN-RNN Alignment Model for Phrase-Aware Sentence Classification ». Dans Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics : Volume 2, Short Papers. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2017. http://dx.doi.org/10.18653/v1/e17-2071.
Texte intégralTu, Zihan, et Zhe Wu. « Predicting Beijing Air Quality Using Bayesian Optimized CNN-RNN Hybrid Model ». Dans 2022 Asia Conference on Algorithms, Computing and Machine Learning (CACML). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cacml55074.2022.00104.
Texte intégralDong, Zihao, Ruixun Zhang et Xiuli Shao. « A CNN-RNN Hybrid Model with 2D Wavelet Transform Layer for Image Classification ». Dans 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ictai.2019.00147.
Texte intégralSingh, Gurpreet, Pradeepta Kumar Sarangi, Lekha Rani, Kapil Sharma, Sachin Sinha, Ashok Kumar Sahoo et Bishnu Prasad Rath. « CNN-RNN based Hybrid Machine Learning Model to Predict the Currency Exchange Rate : USD to INR ». Dans 2022 2nd International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering (ICACITE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icacite53722.2022.9823844.
Texte intégralZamani, Farhad, et Retno Wulansari. « Emotion Classification using 1D-CNN and RNN based On DEAP Dataset ». Dans 10th International Conference on Natural Language Processing (NLP 2021). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2021. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2021.112328.
Texte intégralShen, Tao, Tianyi Zhou, Guodong Long, Jing Jiang, Sen Wang et Chengqi Zhang. « Reinforced Self-Attention Network : a Hybrid of Hard and Soft Attention for Sequence Modeling ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/604.
Texte intégralAjao, Oluwaseun, Deepayan Bhowmik et Shahrzad Zargari. « Fake News Identification on Twitter with Hybrid CNN and RNN Models ». Dans SMSociety '18 : International Conference on Social Media and Society. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3217804.3217917.
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