Articles de revues sur le sujet « LSTM Neural networks »
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Bakir, Houda, Ghassen Chniti et Hédi Zaher. « E-Commerce Price Forecasting Using LSTM Neural Networks ». International Journal of Machine Learning and Computing 8, no 2 (avril 2018) : 169–74. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2018.8.2.682.
Texte intégralYu, Yong, Xiaosheng Si, Changhua Hu et Jianxun Zhang. « A Review of Recurrent Neural Networks : LSTM Cells and Network Architectures ». Neural Computation 31, no 7 (juillet 2019) : 1235–70. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01199.
Texte intégralKalinin, Maxim, Vasiliy Krundyshev et Evgeny Zubkov. « Estimation of applicability of modern neural network methods for preventing cyberthreats to self-organizing network infrastructures of digital economy platforms »,. SHS Web of Conferences 44 (2018) : 00044. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20184400044.
Texte intégralZhang, Chuanwei, Xusheng Xu, Yikun Li, Jing Huang, Chenxi Li et Weixin Sun. « Research on SOC Estimation Method for Lithium-Ion Batteries Based on Neural Network ». World Electric Vehicle Journal 14, no 10 (2 octobre 2023) : 275. http://dx.doi.org/10.3390/wevj14100275.
Texte intégralSridhar, C., et Aniruddha Kanhe. « Performance Comparison of Various Neural Networks for Speech Recognition ». Journal of Physics : Conference Series 2466, no 1 (1 mars 2023) : 012008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2466/1/012008.
Texte intégralWan, Yingliang, Hong Tao et Li Ma. « Forecasting Zhejiang Province's GDP Using a CNN-LSTM Model ». Frontiers in Business, Economics and Management 13, no 3 (5 mars 2024) : 233–35. http://dx.doi.org/10.54097/bmq2dy63.
Texte intégralLiu, David, et An Wei. « Regulated LSTM Artificial Neural Networks for Option Risks ». FinTech 1, no 2 (2 juin 2022) : 180–90. http://dx.doi.org/10.3390/fintech1020014.
Texte intégralPal, Subarno, Soumadip Ghosh et Amitava Nag. « Sentiment Analysis in the Light of LSTM Recurrent Neural Networks ». International Journal of Synthetic Emotions 9, no 1 (janvier 2018) : 33–39. http://dx.doi.org/10.4018/ijse.2018010103.
Texte intégralKabildjanov, A. S., Ch Z. Okhunboboeva et S. Yo Ismailov. « Intelligent forecasting of growth and development of fruit trees by deep learning recurrent neural networks ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1206, no 1 (1 juin 2023) : 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1206/1/012015.
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 intégralZhang, Chun-Xiang, Shu-Yang Pang, Xue-Yao Gao, Jia-Qi Lu et Bo Yu. « Attention Neural Network for Biomedical Word Sense Disambiguation ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (10 janvier 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6182058.
Texte intégralMao, Congmin, et Sujing Liu. « A Study on Speech Recognition by a Neural Network Based on English Speech Feature Parameters ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 28, no 3 (20 mai 2024) : 679–84. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0679.
Texte intégralMountzouris, Konstantinos, Isidoros Perikos et Ioannis Hatzilygeroudis. « Speech Emotion Recognition Using Convolutional Neural Networks with Attention Mechanism ». Electronics 12, no 20 (23 octobre 2023) : 4376. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204376.
Texte intégralWan, Huaiyu, Shengnan Guo, Kang Yin, Xiaohui Liang et Youfang Lin. « CTS-LSTM : LSTM-based neural networks for correlatedtime series prediction ». Knowledge-Based Systems 191 (mars 2020) : 105239. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.105239.
Texte intégralXu, Lingfeng, Xiang Chen, Shuai Cao, Xu Zhang et Xun Chen. « Feasibility Study of Advanced Neural Networks Applied to sEMG-Based Force Estimation ». Sensors 18, no 10 (25 septembre 2018) : 3226. http://dx.doi.org/10.3390/s18103226.
Texte intégralBlinov, I., V. Miroshnyk et V. Sychova. « Short-term forecasting of electricity imbalances using artificial neural networks ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1254, no 1 (1 octobre 2023) : 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1254/1/012029.
Texte intégralPavlatos, Christos, Evangelos Makris, Georgios Fotis, Vasiliki Vita et Valeri Mladenov. « Enhancing Electrical Load Prediction Using a Bidirectional LSTM Neural Network ». Electronics 12, no 22 (15 novembre 2023) : 4652. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12224652.
Texte intégralSong, Dazhi, et Dazhi Song. « Stock Price Prediction based on Time Series Model and Long Short-term Memory Method ». Highlights in Business, Economics and Management 24 (22 janvier 2024) : 1203–10. http://dx.doi.org/10.54097/e75xgk49.
Texte intégralGers, Felix A., Jürgen Schmidhuber et Fred Cummins. « Learning to Forget : Continual Prediction with LSTM ». Neural Computation 12, no 10 (1 octobre 2000) : 2451–71. http://dx.doi.org/10.1162/089976600300015015.
Texte intégralWei, Jun, Fan Yang, Xiao-Chen Ren et Silin Zou. « A Short-Term Prediction Model of PM2.5 Concentration Based on Deep Learning and Mode Decomposition Methods ». Applied Sciences 11, no 15 (27 juillet 2021) : 6915. http://dx.doi.org/10.3390/app11156915.
Texte intégralBucci, Andrea. « Realized Volatility Forecasting with Neural Networks ». Journal of Financial Econometrics 18, no 3 (2020) : 502–31. http://dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbaa008.
Texte intégralDu, Shaohui, Zhenghan Chen, Haoyan Wu, Yihong Tang et YuanQing Li. « Image Recommendation Algorithm Combined with Deep Neural Network Designed for Social Networks ». Complexity 2021 (2 juillet 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5196190.
Texte intégralSingh, Arjun, Shashi Kant Dargar, Amit Gupta, Ashish Kumar, Atul Kumar Srivastava, Mitali Srivastava, Pradeep Kumar Tiwari et Mohammad Aman Ullah. « Evolving Long Short-Term Memory Network-Based Text Classification ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21 février 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4725639.
Texte intégralZhang, Cheng, Luying Li, Yanmei Liu, Xuejiao Luo, Shangguan Song et Dingchun Xia. « Research on recurrent neural network model based on weight activity evaluation ». ITM Web of Conferences 47 (2022) : 02046. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224702046.
Texte intégralMero, Kevin, Nelson Salgado, Jaime Meza, Janeth Pacheco-Delgado et Sebastián Ventura. « Unemployment Rate Prediction Using a Hybrid Model of Recurrent Neural Networks and Genetic Algorithms ». Applied Sciences 14, no 8 (10 avril 2024) : 3174. http://dx.doi.org/10.3390/app14083174.
Texte intégralChuang, Chia-Chun, Chien-Ching Lee, Chia-Hong Yeng, Edmund-Cheung So et Yeou-Jiunn Chen. « Attention Mechanism-Based Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks to Electrocardiogram-Based Blood Pressure Estimation ». Applied Sciences 11, no 24 (17 décembre 2021) : 12019. http://dx.doi.org/10.3390/app112412019.
Texte intégralTra, Nguyen Ngoc, Ho Phuoc Tien, Nguyen Thanh Dat et Nguyen Ngoc Vu. « VN-INDEX TREND PREDICTION USING LONG-SHORT TERM MEMORY NEURAL NETWORKS ». Journal of Science and Technology : Issue on Information and Communications Technology 17, no 12.2 (9 décembre 2019) : 61. http://dx.doi.org/10.31130/ict-ud.2019.94.
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 intégralNogueira Filho, Francisco José Matos, Francisco de Assis Souza Filho, Victor Costa Porto, Renan Vieira Rocha, Ályson Brayner Sousa Estácio et Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins. « Deep Learning for Streamflow Regionalization for Ungauged Basins : Application of Long-Short-Term-Memory Cells in Semiarid Regions ». Water 14, no 9 (19 avril 2022) : 1318. http://dx.doi.org/10.3390/w14091318.
Texte intégralLiu, Lunhaojie, Wen Fu, Xingao Bian et Juntao Fei. « Adaptive Intelligent Sliding Mode Control of a Dynamic System with a Long Short-Term Memory Structure ». Mathematics 10, no 7 (6 avril 2022) : 1197. http://dx.doi.org/10.3390/math10071197.
Texte intégralBecerra Muriel, Cristian. « Forecasting the Future Value of a Colombian Investment Fund with LSTM Recurrent Neural Networks (LSTM) ». System Analysis & ; Mathematical Modeling 6, no 1 (30 mars 2024) : 78–88. http://dx.doi.org/10.17150/2713-1734.2024.6(1).78-88.
Texte intégralZhang, Feizhou, Ke Shang, Lei Yan, Haijing Nan et Zicong Miao. « Prediction of Parking Space Availability Using Improved MAT-LSTM Network ». ISPRS International Journal of Geo-Information 13, no 5 (1 mai 2024) : 151. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi13050151.
Texte intégralAlaameri, Zahra Hasan Oleiwi, et Mustafa Abdulsahib Faihan. « Forecasting the Accounting Profits of the Banks Listed in Iraq Stock Exchange Using Artificial Neural Networks ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 2669–82. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19177.
Texte intégralMoskalenko, Valentyna, Anastasija Santalova et Nataliia Fonta. « STUDY OF NEURAL NETWORKS FOR FORECASTING THE VALUE OF COMPANY SHARES IN AN UNSTABLE ECONOMY ». Bulletin of National Technical University "KhPI". Series : System Analysis, Control and Information Technologies, no 2 (8) (23 décembre 2022) : 16–23. http://dx.doi.org/10.20998/2079-0023.2022.02.03.
Texte intégralLiu, Chen. « Prediction and Analysis of Artwork Price Based on Deep Neural Network ». Scientific Programming 2022 (10 mars 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7133910.
Texte intégralLee, Jaekyung, Hyunwoo Kim et Hyungkyoo Kim. « Commercial Vacancy Prediction Using LSTM Neural Networks ». Sustainability 13, no 10 (12 mai 2021) : 5400. http://dx.doi.org/10.3390/su13105400.
Texte intégralKhalil, Kasem, Omar Eldash, Ashok Kumar et Magdy Bayoumi. « Economic LSTM Approach for Recurrent Neural Networks ». IEEE Transactions on Circuits and Systems II : Express Briefs 66, no 11 (novembre 2019) : 1885–89. http://dx.doi.org/10.1109/tcsii.2019.2924663.
Texte intégralErgen, Tolga, et Suleyman Serdar Kozat. « Unsupervised Anomaly Detection With LSTM Neural Networks ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, no 8 (août 2020) : 3127–41. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2935975.
Texte intégralWei, Xiaolu, Binbin Lei, Hongbing Ouyang et Qiufeng Wu. « Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory ». Advances in Multimedia 2020 (10 décembre 2020) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8831893.
Texte intégralWei, Chih-Chiang. « Comparison of River Basin Water Level Forecasting Methods : Sequential Neural Networks and Multiple-Input Functional Neural Networks ». Remote Sensing 12, no 24 (20 décembre 2020) : 4172. http://dx.doi.org/10.3390/rs12244172.
Texte intégralHan, Shipeng, Zhen Meng, Xingcheng Zhang et Yuepeng Yan. « Hybrid Deep Recurrent Neural Networks for Noise Reduction of MEMS-IMU with Static and Dynamic Conditions ». Micromachines 12, no 2 (20 février 2021) : 214. http://dx.doi.org/10.3390/mi12020214.
Texte intégralWang, Qinghua, Yuexiao Yu, Hosameldin O. A. Ahmed, Mohamed Darwish et Asoke K. Nandi. « Open-Circuit Fault Detection and Classification of Modular Multilevel Converters in High Voltage Direct Current Systems (MMC-HVDC) with Long Short-Term Memory (LSTM) Method ». Sensors 21, no 12 (17 juin 2021) : 4159. http://dx.doi.org/10.3390/s21124159.
Texte intégralVictor, Nancy, et Daphne Lopez. « sl-LSTM ». International Journal of Grid and High Performance Computing 12, no 3 (juillet 2020) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2020070101.
Texte intégralKłosowski, Grzegorz, Anna Hoła, Tomasz Rymarczyk, Mariusz Mazurek, Konrad Niderla et Magdalena Rzemieniak. « Using Machine Learning in Electrical Tomography for Building Energy Efficiency through Moisture Detection ». Energies 16, no 4 (11 février 2023) : 1818. http://dx.doi.org/10.3390/en16041818.
Texte intégralAyyildiz, Ertugrul, et Melike Erdoğan. « Forecasting of daily dam occupancy rates using LSTM networks ». World Journal of Environmental Research 12, no 1 (31 mai 2022) : 33–42. http://dx.doi.org/10.18844/wjer.v12i1.7732.
Texte intégralYou, Yue, Woo-Hyoung Kim et Yong-Seok Cho. « Stock Market Prediction Based on LSTM Neural Networks ». Korea International Trade Research Institute 19, no 2 (30 avril 2023) : 391–407. http://dx.doi.org/10.16980/jitc.19.2.202304.391.
Texte intégralZhou, Lixia, Xia Chen, Runsha Dong et Shan Yang. « Hotspots Prediction Based on LSTM Neural Network for Cellular Networks ». Journal of Physics : Conference Series 1624 (octobre 2020) : 052016. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1624/5/052016.
Texte intégralWang, Geng, Xuemin Yao, Jianjun Cui, Yonggang Yan, Jun Dai et Wu Zhao. « A novel piezoelectric hysteresis modeling method combining LSTM and NARX neural networks ». Modern Physics Letters B 34, no 28 (16 juin 2020) : 2050306. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984920503066.
Texte intégralShewalkar, Apeksha, Deepika Nyavanandi et Simone A. Ludwig. « Performance Evaluation of Deep Neural Networks Applied to Speech Recognition : RNN, LSTM and GRU ». Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 9, no 4 (1 octobre 2019) : 235–45. http://dx.doi.org/10.2478/jaiscr-2019-0006.
Texte intégralYadav, Omprakash, Rachael Dsouza, Rhea Dsouza et Janice Jose. « Soccer Action video Classification using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 1060–63. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43929.
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