Littérature scientifique sur le sujet « RNN NETWORK »
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Articles de revues sur le sujet "RNN NETWORK"
Yin, Qiwei, Ruixun Zhang et XiuLi Shao. « CNN and RNN mixed model for image classification ». MATEC Web of Conferences 277 (2019) : 02001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201927702001.
Texte intégralTridarma, Panggih, et Sukmawati Nur Endah. « Pengenalan Ucapan Bahasa Indonesia Menggunakan MFCC dan Recurrent Neural Network ». JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA 11, no 2 (17 novembre 2020) : 36–44. http://dx.doi.org/10.14710/jmasif.11.2.34874.
Texte intégralMa, Qianli, Zhenxi Lin, Enhuan Chen et Garrison Cottrell. « Temporal Pyramid Recurrent Neural Network ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5061–68. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5947.
Texte intégralMosavat, Majid, et Guido Montorsi. « Single-Frequency Network Terrestrial Broadcasting with 5GNR Numerology Using Recurrent Neural Network ». Electronics 11, no 19 (29 septembre 2022) : 3130. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193130.
Texte intégralDu, Xiuli, Xiaohui Ding et Fan Tao. « Network Security Situation Prediction Based on Optimized Clock-Cycle Recurrent Neural Network for Sensor-Enabled Networks ». Sensors 23, no 13 (1 juillet 2023) : 6087. http://dx.doi.org/10.3390/s23136087.
Texte intégralChoi, Seongjin, Hwasoo Yeo et Jiwon Kim. « Network-Wide Vehicle Trajectory Prediction in Urban Traffic Networks using Deep Learning ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2672, no 45 (7 septembre 2018) : 173–84. http://dx.doi.org/10.1177/0361198118794735.
Texte intégralNowak, Mateusz P., et Piotr Pecka. « Routing Algorithms Simulation for Self-Aware SDN ». Electronics 11, no 1 (29 décembre 2021) : 104. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11010104.
Texte intégralMuhuri, Pramita Sree, Prosenjit Chatterjee, Xiaohong Yuan, Kaushik Roy et Albert Esterline. « Using a Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN) to Classify Network Attacks ». Information 11, no 5 (1 mai 2020) : 243. http://dx.doi.org/10.3390/info11050243.
Texte intégralParamasivan, Senthil Kumar. « Deep Learning Based Recurrent Neural Networks to Enhance the Performance of Wind Energy Forecasting : A Review ». Revue d'Intelligence Artificielle 35, no 1 (28 février 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.18280/ria.350101.
Texte intégralYan, Jiapeng, Huifang Kong et Zhihong Man. « Recurrent Neural Network-Based Nonlinear Optimization for Braking Control of Electric Vehicles ». Energies 15, no 24 (14 décembre 2022) : 9486. http://dx.doi.org/10.3390/en15249486.
Texte intégralThèses sur le sujet "RNN NETWORK"
Bäärnhielm, Arvid. « Multiple time-series forecasting on mobile network data using an RNN-RBM model ». Thesis, Uppsala universitet, Datalogi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-315782.
Texte intégralVikström, Filip. « A recurrent neural network approach to quantification of risks surrounding the Swedish property market ». Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-126192.
Texte intégralBillingsley, Richard John. « Deep Learning for Semantic and Syntactic Structures ». Thesis, The University of Sydney, 2014. http://hdl.handle.net/2123/12825.
Texte intégralLiu, Chang. « Data Analysis of Minimally-Structured Heterogeneous Logs : An experimental study of log template extraction and anomaly detection based on Recurrent Neural Network and Naive Bayes ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-191334.
Texte intégralLi, Edwin. « LSTM Neural Network Models for Market Movement Prediction ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-231627.
Texte intégralAtt förstå och kunna förutsäga hur index varierar med tiden och andra parametrar är ett viktigt problem inom kapitalmarknader. Tidsserieanalys med autoregressiva metoder har funnits sedan årtionden tillbaka, och har oftast gett goda resultat. Dessa metoder saknar dock möjligheten att förklara trender och cykliska variationer i tidsserien, något som kan karaktäriseras av tidsvarierande samband, men även samband mellan parametrar som indexet beror utav. Syftet med denna studie är att undersöka om recurrent neural networks (RNN) med long short-term memory-celler (LSTM) kan användas för att fånga dessa samband, för att slutligen användas som en modell för att komplettera indexhandel. Experimenten är gjorda mot en modifierad S&P-500 datamängd, och två distinkta modeller har tagits fram. Den ena är en multivariat regressionsmodell för att förutspå exakta värden, och den andra modellen är en multivariat klassifierare som förutspår riktningen på nästa dags indexrörelse. Experimenten visar för den konfiguration som presenteras i rapporten att LSTM RNN inte passar för att förutspå exakta värden för indexet, men ger tillfredsställande resultat när modellen ska förutsäga indexets framtida riktning.
Ďuriš, Denis. « Detekce ohně a kouře z obrazového signálu ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-412968.
Texte intégralRacette, Olsén Michael. « Electrocardiographic deviation detection : Using long short-term memory recurrent neural networks to detect deviations within electrocardiographic records ». Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap (DV), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-76411.
Texte intégralCarman, Benjamin Andrew. « Translating LaTeX to Coq : A Recurrent Neural Network Approach to Formalizing Natural Language Proofs ». Ohio University Honors Tutorial College / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ouhonors161919616626269.
Texte intégralLjungehed, Jesper. « Predicting Customer Churn Using Recurrent Neural Networks ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210670.
Texte intégralIllojalitet prediktering används för att identifiera kunder som är påväg att bli mindre lojala och är ett hjälpsamt verktyg för att ett företag ska kunna driva en konkurrenskraftig verksamhet. I detaljhandel behöves en dynamisk definition av illojalitet för att korrekt kunna identifera illojala kunder. Kundens livstidsvärde är ett mått på monetärt värde av en kundrelation. En avstannad förändring av detta värde indikerar en minskning av kundens lojalitet. Denna rapport föreslår en ny metod för att utföra illojalitet prediktering. Den föreslagna metoden består av ett återkommande neuralt nätverk som används för att identifiera illojalitet hos kunder genom att prediktera kunders livstidsvärde. Resultaten visar att den föreslagna modellen presterar bättre jämfört med slumpmässig metod. Rapporten undersöker också användningen av en k-medelvärdesalgoritm som ett substitut för en regelextraktionsalgoritm. K-medelsalgoritm bidrog till en mer omfattande analys av illojalitet predikteringen.
Смішний, Денис Миколайович. « Система прогнозування економічних показників ». Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/30950.
Texte intégralMaster's Thesis: 88 pp., 20 figs., 27 tables, 1 appendix, 33 sources. The urgency of the problem. Globalization and population growth are con-tributing to the development of the global economy and, consequently, to the emergence of new types of economic activity and new players in the labor market. When implementing your own business it is important to properly evaluate the risks of the market, analyzing and trying to predict the movement of quotations in the near future for minimal financial losses. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Cur-rently, it has no specific links to scientific programs or plans. The purpose and objectives of the study. The purpose of this work is re-search possibility of forecasting the economic parameters of enterprises on the ex-ample of stock prices of companies on the stock exchange. The purpose is to de-velop a system based on a neural network, capable of analyzing specified economic indicators and, based on the data obtained, to predict their dynamics. Object of study. The process of forecasting economic performance using neural network elements. Subject of study. Methods of analysis and processing of economic data for a certain period. Novelty. Obtaining a software product capable of predicting economic fluc-tuations. Investigation of the possibility of creating a universal model based on a neural network, which would not require specialization and would be able to work effectively with any set of input data without further training.
Livres sur le sujet "RNN NETWORK"
Collins, Lesley J. RNA infrastructure and networks. New York, N.Y : Springer Science+Business Media, 2011.
Trouver le texte intégralNational Education Association of the United States. Professional and Organizational Development. et National Education Association of the United States. Research Division., dir. Research computer network : Operators handbook. Washington, D.C : The Association, 1989.
Trouver le texte intégralCollins, Lesley J., dir. RNA Infrastructure and Networks. New York, NY : Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-0332-6.
Texte intégralMaselnikova, Alice. The AIM Network : Artists' Initiatives Meetings. Stockholm : AIM Network/Supermarket, 2017.
Trouver le texte intégralYawen, Xiao, dir. Chao you xiao lian shu ji ke shu : Bu hua qian jiu neng ju ji liu lan ren chao de jing ren fang fa. Taibei Shi : Tian xia za zhi gu fen you xian gong si, 2012.
Trouver le texte intégralPeng, Mugen, Zhongyuan Zhao et Yaohua Sun. Fog Radio Access Networks (F-RAN). Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50735-0.
Texte intégralZhongguo ren mai. Beijing Shi : Shi jie zhi shi chu ban she, 2010.
Trouver le texte intégralWang : Zhangguo shi ren mai = The network : relationship in China. Wuhan : Wuhan da xue chu ban she, 2006.
Trouver le texte intégralShanghai zheng da yan jiu suo, dir. Xin Shanghai ren. Beijing : Dong fang chu ban she, 2002.
Trouver le texte intégralRen gong shen jing wang luo ji chu. Ha'erbin : Ha'erbin gong cheng da xue chu ban she, 2008.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "RNN NETWORK"
Das, Susmita, Amara Tariq, Thiago Santos, Sai Sandeep Kantareddy et Imon Banerjee. « Recurrent Neural Networks (RNNs) : Architectures, Training Tricks, and Introduction to Influential Research ». Dans Machine Learning for Brain Disorders, 117–38. New York, NY : Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-3195-9_4.
Texte intégralYellin, Daniel M., et Gail Weiss. « Synthesizing Context-free Grammars from Recurrent Neural Networks ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 351–69. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72016-2_19.
Texte intégralKobayashi, Naoki, et Minchao Wu. « Neural Network-Guided Synthesis of Recursive List Functions ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 227–45. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-30823-9_12.
Texte intégralKanumuri, Saketh, Vinay Teja Kantipudi, A. Viji Amutha Mary et Mercy Paul Selvan. « Detection of Ransomware Based on Recurrent Neural Network (RNN) ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 569–75. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7511-2_57.
Texte intégralJayashree, D., O. Pandithurai, S. Shreevathsav et P. Shyamala. « Generation of Handwriting Applying RNN with Mixture Density Network ». Dans Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control, 2593–601. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8221-9_241.
Texte intégralAl Mamun, S. M. Abdullah, et Mehmet Beyaz. « LSTM Recurrent Neural Network (RNN) for Anomaly Detection in Cellular Mobile Networks ». Dans Machine Learning for Networking, 222–37. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-19945-6_15.
Texte intégralJi, Jinbao, Zongxiang Hu, Weiqi Zhang et Sen Yang. « Development of Deep Learning Algorithms, Frameworks and Hardwares ». Dans Proceeding of 2021 International Conference on Wireless Communications, Networking and Applications, 696–710. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-2456-9_71.
Texte intégralJin, Jialong, Wei Zhou et Baichen Jiang. « Maritime Target Trajectory Prediction Model Based on the RNN Network ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 334–42. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0187-6_39.
Texte intégralLiu, Enhan, Yan Chu, Lan Luan, Guang Li et Zhengkui Wang. « Mixing-RNN : A Recommendation Algorithm Based on Recurrent Neural Network ». Dans Knowledge Science, Engineering and Management, 109–17. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-29551-6_10.
Texte intégralWang, Qi. « RNN Neural Network for Recovery Characteristic System of Resistant Polymer ». Dans 2021 International Conference on Applications and Techniques in Cyber Intelligence, 725–29. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-79200-8_108.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "RNN NETWORK"
Ghodsi, Mohammadreza, Xiaofeng Liu, James Apfel, Rodrigo Cabrera et Eugene Weinstein. « Rnn-Transducer with Stateless Prediction Network ». Dans ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icassp40776.2020.9054419.
Texte intégralTseng, Yung-Chiao, Chao-Chun Chen, Chiang Lee et Yuan-Ko Huang. « Incremental In-Network RNN Search in Wireless Sensor Networks ». Dans 2007 International Conference on Parallel Processing Workshops (ICPPW 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icppw.2007.47.
Texte intégralPark, Shin Hyuk, Hyun Jae Park et Young-June Choi. « RNN-based Prediction for Network Intrusion Detection ». Dans 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icaiic48513.2020.9065249.
Texte intégralVenturini, M. « Simulation of Compressor Transient Behavior Through Recurrent Neural Network Models ». Dans ASME Turbo Expo 2005 : Power for Land, Sea, and Air. ASMEDC, 2005. http://dx.doi.org/10.1115/gt2005-68030.
Texte intégralXia, Rui, Mengran Zhang et Zixiang Ding. « RTHN : A RNN-Transformer Hierarchical Network for Emotion Cause Extraction ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/734.
Texte intégralLi, Xuelong, Bin Zhao et Xiaoqiang Lu. « MAM-RNN : Multi-level Attention Model Based RNN for Video Captioning ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/307.
Texte intégralLyu, Muyang, Ruixuan Liu et Junyi Wang. « Solving Raven's Progressive Matrices Using RNN Reasoning Network ». Dans 2022 7th International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iccia55271.2022.9828445.
Texte intégralLi, Dailun, Zeying Tian et Yining Duan. « Self-attention on RNN-based text classification ». Dans International Conference on Computer Network Security and Software Engineering (CNSSE 2022), sous la direction de Wenshun Sheng et Yongquan Yan. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2641031.
Texte intégralNam, Sukhyun, Jiyoon Lim, Jae-Hyoung Yoo et James Won-Ki Hong. « Network Anomaly Detection Based on In-band Network Telemetry with RNN ». Dans 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Asia (ICCE-Asia). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icce-asia49877.2020.9276768.
Texte intégralLuo, Donghao, Bingbing Ni, Yichao Yan et Xiaokang Yang. « Image Matching via Loopy RNN ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/335.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "RNN NETWORK"
Brooks, Richard. Reactive Sensor Networks (RSN). Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada419219.
Texte intégralAllende López, Marcos, Diego López, Sergio Cerón, Antonio Leal, Adrián Pareja, Marcelo Da Silva, Alejandro Pardo et al. Quantum-Resistance in Blockchain Networks. Inter-American Development Bank, juin 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003313.
Texte intégralYeates, Jessica. The Foundations of Network Dynamics in an RNA Recombinase System. Portland State University Library, janvier 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.2915.
Texte intégralRobert, J., et Michael Forte. Field evaluation of GNSS/GPS based RTK, RTN, and RTX correction systems. Engineer Research and Development Center (U.S.), septembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41864.
Texte intégralCiobanu, Catalin Irinel. A Neural networks search for single top quark production in CDF Run I data. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), août 2002. http://dx.doi.org/10.2172/1420934.
Texte intégralHotsur, Oksana. SOCIAL NETWORKS AND BLOGS AS TOOLS PR-CAMPAIGN IMPLEMENTATIONS. Ivan Franko National University of Lviv, mars 2021. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2021.50.11110.
Texte intégralFarhi, Edward, et Hartmut Neven. Classification with Quantum Neural Networks on Near Term Processors. Web of Open Science, décembre 2020. http://dx.doi.org/10.37686/qrl.v1i2.80.
Texte intégralELECTRONIC SYSTEMS CENTER HANSCOM AFB MA. Environmental Assessment Ground Wave Emergency Network for Northwestern Indiana Relay Node Site NO. RN 8C902IN. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mars 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada267849.
Texte intégralELECTRONIC SYSTEMS CENTER HANSCOM AFB MA. Ground Wave Emergency Network Final Operational Capability : Environmental Assessment for Central Utah Relay Node, Site Number RN 8C920UT. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada267628.
Texte intégralELECTRONIC SYSTEMS CENTER HANSCOM AFB MA. Ground Wave Emergency Network Final Operational Capability : Environmental Assessment for Northwestern Nebraska Relay Node, Site Number RN 8C930NE. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada267629.
Texte intégral