Articles de revues sur le sujet « RNN NETWORK »
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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 intégralZafri Wan Yahaya, Wan Muhammad, Fadhlan Hafizhelmi Kamaru Zaman et Mohd Fuad Abdul Latip. « Prediction of energy consumption using recurrent neural networks (RNN) and nonlinear autoregressive neural network with external input (NARX) ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 17, no 3 (1 mars 2020) : 1215. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i3.pp1215-1223.
Texte intégralBansal, Bhavana, Aparajita Nanda et Anita Sahoo. « Intelligent Framework With Controlled Behavior for Gene Regulatory Network Reconstruction ». International Journal of Information Retrieval Research 12, no 1 (janvier 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.4018/ijirr.2022010104.
Texte intégralLyu, Shengfei, et Jiaqi Liu. « Convolutional Recurrent Neural Networks for Text Classification ». Journal of Database Management 32, no 4 (octobre 2021) : 65–82. http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2021100105.
Texte intégralVinayakumar, R., K. P. Soman et Prabaharan Poornachandran. « Evaluation of Recurrent Neural Network and its Variants for Intrusion Detection System (IDS) ». International Journal of Information System Modeling and Design 8, no 3 (juillet 2017) : 43–63. http://dx.doi.org/10.4018/ijismd.2017070103.
Texte intégralPark, Jieun, Dokkyun Yi et Sangmin Ji. « Analysis of Recurrent Neural Network and Predictions ». Symmetry 12, no 4 (13 avril 2020) : 615. http://dx.doi.org/10.3390/sym12040615.
Texte intégralDakwale, Praveen, et Christof Monz. « Convolutional over Recurrent Encoder for Neural Machine Translation ». Prague Bulletin of Mathematical Linguistics 108, no 1 (1 juin 2017) : 37–48. http://dx.doi.org/10.1515/pralin-2017-0007.
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 intégralT, Vijayakumar. « NEURAL NETWORK ANALYSIS FOR TUMOR INVESTIGATION AND CANCER PREDICTION ». December 2019 2019, no 02 (18 décembre 2019) : 89–98. http://dx.doi.org/10.36548/jei.2019.2.004.
Texte intégralT, Vijayakumar. « NEURAL NETWORK ANALYSIS FOR TUMOR INVESTIGATION AND CANCER PREDICTION ». December 2019 2019, no 02 (18 décembre 2019) : 89–98. http://dx.doi.org/10.36548/jes.2019.2.004.
Texte intégralAribowo, Widi. « ELMAN-RECURRENT NEURAL NETWORK FOR LOAD SHEDDING OPTIMIZATION ». SINERGI 24, no 1 (14 janvier 2020) : 29. http://dx.doi.org/10.22441/sinergi.2020.1.005.
Texte intégralYoko, Kuncoro, Viny Christanti Mawardi et Janson Hendryli. « SISTEM PERINGKAS OTOMATIS ABSTRAKTIF DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK ». Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems 2, no 1 (22 mai 2018) : 65. http://dx.doi.org/10.24912/computatio.v2i1.1481.
Texte intégralWu, Yijun, et Yonghong Qin. « Machine translation of English speech : Comparison of multiple algorithms ». Journal of Intelligent Systems 31, no 1 (1 janvier 2022) : 159–67. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2022-0005.
Texte intégralHazazi, Muhammad Asaduddin, et Agus Sihabuddin. « Extended Kalman Filter In Recurrent Neural Network : USDIDR Forecasting Case Study ». IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 13, no 3 (31 juillet 2019) : 293. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.47802.
Texte intégralKamyab, Marjan, Guohua Liu, Abdur Rasool et Michael Adjeisah. « ACR-SA : attention-based deep model through two-channel CNN and Bi-RNN for sentiment analysis ». PeerJ Computer Science 8 (17 mars 2022) : e877. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.877.
Texte intégralZhu, Zhenshu, Yuming Bo et Changhui Jiang. « A MEMS Gyroscope Noise Suppressing Method Using Neural Architecture Search Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (21 novembre 2019) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/5491243.
Texte intégralSubba, Sanjeev, Nawaraj Paudel et Tej Bahadur Shahi. « Nepali Text Document Classification Using Deep Neural Network ». Tribhuvan University Journal 33, no 1 (30 juin 2019) : 11–22. http://dx.doi.org/10.3126/tuj.v33i1.28677.
Texte intégralWang, Yung-Chung, Yi-Chun Houng, Han-Xuan Chen et Shu-Ming Tseng. « Network Anomaly Intrusion Detection Based on Deep Learning Approach ». Sensors 23, no 4 (15 février 2023) : 2171. http://dx.doi.org/10.3390/s23042171.
Texte intégralWinanto, Eko Arip, Kurniabudi Kurniabudi, Sharipuddin Sharipuddin, Ibnu Sani Wijaya et Dodi Sandra. « Deteksi Serangan pada Jaringan Kompleks IoT menggunakan Recurrent Neural Network ». JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 9, no 6 (30 décembre 2022) : 1996. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5298.
Texte intégralJi, Junjie, Yongzhang Zhou, Qiuming Cheng, Shoujun Jiang et Shiting Liu. « Landslide Susceptibility Mapping Based on Deep Learning Algorithms Using Information Value Analysis Optimization ». Land 12, no 6 (25 mai 2023) : 1125. http://dx.doi.org/10.3390/land12061125.
Texte intégralHardy, N. F., et Dean V. Buonomano. « Encoding Time in Feedforward Trajectories of a Recurrent Neural Network Model ». Neural Computation 30, no 2 (février 2018) : 378–96. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01041.
Texte intégralMohd Ruslan, Muhammad Faridzul Faizal, et Mohd Firdaus Hassan. « Unbalance Failure Recognition Using Recurrent Neural Network ». International Journal of Automotive and Mechanical Engineering 19, no 2 (28 juin 2022) : 9668–80. http://dx.doi.org/10.15282/ijame.19.2.2022.04.0746.
Texte intégralAdeel, Ahsan, Hadi Larijani, Abbas Javed et Ali Ahmadinia. « Impact of Learning Algorithms on Random Neural Network based Optimization for LTE-UL Systems ». Network Protocols and Algorithms 7, no 3 (30 novembre 2015) : 157. http://dx.doi.org/10.5296/npa.v7i3.8295.
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 intégralReddy, Mr G. Sekhar, A. Sahithi, P. Harsha Vardhan et P. Ushasri. « Conversion of Sign Language Video to Text and Speech ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 159–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42078.
Texte intégralZhu, Jian-Hua, Musharraf M. Zaman et Scott A. Anderson. « Modeling of soil behavior with a recurrent neural network ». Canadian Geotechnical Journal 35, no 5 (1 octobre 1998) : 858–72. http://dx.doi.org/10.1139/t98-042.
Texte intégralRathika, M., P. Sivakumar, K. Ramash Kumar et Ilhan Garip. « Cooperative Communications Based on Deep Learning Using a Recurrent Neural Network in Wireless Communication Networks ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (21 décembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1864290.
Texte intégralVenturini, M. « Simulation of Compressor Transient Behavior Through Recurrent Neural Network Models ». Journal of Turbomachinery 128, no 3 (1 février 2005) : 444–54. http://dx.doi.org/10.1115/1.2183315.
Texte intégralLiao, Zhehao. « Comparative analysis between application of transformer and recurrent neural network in speech recognition ». Applied and Computational Engineering 6, no 1 (14 juin 2023) : 629–34. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230879.
Texte intégralAlkahtani, Hasan, Theyazn H. H. Aldhyani et Mohammed Al-Yaari. « Adaptive Anomaly Detection Framework Model Objects in Cyberspace ». Applied Bionics and Biomechanics 2020 (9 décembre 2020) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6660489.
Texte intégralJiang, Tingting, et Xiang Gao. « Deep Learning of Subject Context in Ideological and Political Class Based on Recursive Neural Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (30 septembre 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8437548.
Texte intégralAlbahar, Marwan Ali. « Recurrent Neural Network Model Based on a New Regularization Technique for Real-Time Intrusion Detection in SDN Environments ». Security and Communication Networks 2019 (18 novembre 2019) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8939041.
Texte intégralKrishnan, Surenthiran, Pritheega Magalingam et Roslina Ibrahim. « Hybrid deep learning model using recurrent neural network and gated recurrent unit for heart disease prediction ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 6 (1 décembre 2021) : 5467. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i6.pp5467-5476.
Texte intégralBukhsh, Madiha, Muhammad Saqib Ali, Abdullah Alourani, Khlood Shinan, Muhammad Usman Ashraf, Abdul Jabbar et Weiqiu Chen. « Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network Approach for Approximating Roots (Eigen Values) of Transcendental Equation of Cantilever Beam ». Applied Sciences 13, no 5 (23 février 2023) : 2887. http://dx.doi.org/10.3390/app13052887.
Texte intégralWang, Xintong, et Chuangang Zhao. « A 2D Convolutional Gating Mechanism for Mandarin Streaming Speech Recognition ». Information 12, no 4 (12 avril 2021) : 165. http://dx.doi.org/10.3390/info12040165.
Texte intégralKim, Deageon. « Text Classification Based on Neural Network Fusion ». Tehnički glasnik 17, no 3 (19 juillet 2023) : 359–66. http://dx.doi.org/10.31803/tg-20221228154330.
Texte intégralYu, Chih-Chang, et Yufeng (Leon) Wu. « Early Warning System for Online STEM Learning—A Slimmer Approach Using Recurrent Neural Networks ». Sustainability 13, no 22 (11 novembre 2021) : 12461. http://dx.doi.org/10.3390/su132212461.
Texte intégralHo, Namgyu, et Yoon-Chul Kim. « Estimation of Cardiac Short Axis Slice Levels with a Cascaded Deep Convolutional and Recurrent Neural Network Model ». Tomography 8, no 6 (14 novembre 2022) : 2749–60. http://dx.doi.org/10.3390/tomography8060229.
Texte intégralMargasov, A. O. « Neural ordinary differential equations and their probabilistic extension ». Proceedings of the Komi Science Centre of the Ural Division of the Russian Academy of Sciences 6 (2021) : 14–19. http://dx.doi.org/10.19110/1994-5655-2021-6-14-19.
Texte intégralYang, Fushen, Changshun Du et Lei Huang. « Ensemble Sentiment Analysis Method based on R-CNN and C-RNN with Fusion Gate ». International Journal of Computers Communications & ; Control 14, no 2 (14 avril 2019) : 272–85. http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2019.2.3375.
Texte intégralKustiyo, Aziz, Mukhlis Mukhlis et Aries Suharso. « Model Recurent Neural Network untuk Peramalan Produksi Tebu Nasional ». BINA INSANI ICT JOURNAL 9, no 1 (28 juin 2022) : 1. http://dx.doi.org/10.51211/biict.v9i1.1744.
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