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Tian, Jidong, Yitian Li, Wenqing Chen, Liqiang Xiao, Hao He et Yaohui Jin. « Weakly Supervised Neural Symbolic Learning for Cognitive Tasks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 5 (28 juin 2022) : 5888–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20533.
Texte intégralIto, Toshio. « Supervised Learning Methods of Bilinear Neural Network Systems Using Discrete Data ». International Journal of Machine Learning and Computing 6, no 5 (octobre 2016) : 235–40. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2016.6.5.604.
Texte intégralVerma, Vikas, Meng Qu, Kenji Kawaguchi, Alex Lamb, Yoshua Bengio, Juho Kannala et Jian Tang. « GraphMix : Improved Training of GNNs for Semi-Supervised Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 10024–32. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17203.
Texte intégralHu, Jinghan. « Semi-supervised Blindness Detection with Neural Network Ensemble ». Highlights in Science, Engineering and Technology 12 (26 août 2022) : 171–76. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v12i.1448.
Texte intégralHindarto, Djarot, et Handri Santoso. « Performance Comparison of Supervised Learning Using Non-Neural Network and Neural Network ». Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) 11, no 1 (6 avril 2022) : 49. http://dx.doi.org/10.23887/janapati.v11i1.40768.
Texte intégralLiu, Chenghua, Zhuolin Liao, Yixuan Ma et Kun Zhan. « Stationary Diffusion State Neural Estimation for Multiview Clustering ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7542–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20719.
Texte intégralCho, Myoung Won. « Supervised learning in a spiking neural network ». Journal of the Korean Physical Society 79, no 3 (20 juillet 2021) : 328–35. http://dx.doi.org/10.1007/s40042-021-00254-4.
Texte intégralWang, Juexin, Anjun Ma, Qin Ma, Dong Xu et Trupti Joshi. « Inductive inference of gene regulatory network using supervised and semi-supervised graph neural networks ». Computational and Structural Biotechnology Journal 18 (2020) : 3335–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2020.10.022.
Texte intégralNobukawa, Sou, Haruhiko Nishimura et Teruya Yamanishi. « Pattern Classification by Spiking Neural Networks Combining Self-Organized and Reward-Related Spike-Timing-Dependent Plasticity ». Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 9, no 4 (1 octobre 2019) : 283–91. http://dx.doi.org/10.2478/jaiscr-2019-0009.
Texte intégralZhao, Shijie, Yan Cui, Linwei Huang, Li Xie, Yaowu Chen, Junwei Han, Lei Guo, Shu Zhang, Tianming Liu et Jinglei Lv. « Supervised Brain Network Learning Based on Deep Recurrent Neural Networks ». IEEE Access 8 (2020) : 69967–78. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2984948.
Texte intégralFu, Chentao, Shuiying Xiang, Yanan Han, Ziwei Song et Yue Hao. « Multilayer Photonic Spiking Neural Networks : Generalized Supervised Learning Algorithm and Network Optimization ». Photonics 9, no 4 (25 mars 2022) : 217. http://dx.doi.org/10.3390/photonics9040217.
Texte intégralTan, Junyang, Dan Xia, Shiyun Dong, Honghao Zhu et Binshi Xu. « Research On Pre-Training Method and Generalization Ability of Big Data Recognition Model of the Internet of Things ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 20, no 5 (20 juillet 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1145/3433539.
Texte intégralJavidi, Mohammad Masoud. « Network Attacks Detection by Hierarchical Neural Network ». Computer Engineering and Applications Journal 4, no 2 (18 juin 2015) : 119–32. http://dx.doi.org/10.18495/comengapp.v4i2.108.
Texte intégralFloreano, Dario. « An internal teacher for neural computation ». Behavioral and Brain Sciences 20, no 4 (décembre 1997) : 687–88. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x97261601.
Texte intégralSarukkai, Ramesh R. « Supervised Networks That Self-Organize Class Outputs ». Neural Computation 9, no 3 (1 mars 1997) : 637–48. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1997.9.3.637.
Texte intégralWu, Wei, Guangmin Hu et Fucai Yu. « Ricci Curvature-Based Semi-Supervised Learning on an Attributed Network ». Entropy 23, no 3 (27 février 2021) : 292. http://dx.doi.org/10.3390/e23030292.
Texte intégralSun, Li, Zhongbao Zhang, Junda Ye, Hao Peng, Jiawei Zhang, Sen Su et Philip S. Yu. « A Self-Supervised Mixed-Curvature Graph Neural Network ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 4 (28 juin 2022) : 4146–55. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20333.
Texte intégralShin, Sungho, Jongwon Kim, Yeonguk Yu, Seongju Lee et Kyoobin Lee. « Self-Supervised Transfer Learning from Natural Images for Sound Classification ». Applied Sciences 11, no 7 (29 mars 2021) : 3043. http://dx.doi.org/10.3390/app11073043.
Texte intégralGou, Ruru, Wenzhu Yang, Zifei Luo, Yunfeng Yuan et Andong Li. « Tohjm-Trained Multiscale Spatial Temporal Graph Convolutional Neural Network for Semi-Supervised Skeletal Action Recognition ». Electronics 11, no 21 (28 octobre 2022) : 3498. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11213498.
Texte intégralHamdan, Baida Abdulredha. « Neural Network Principles and its Application ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 3955–70. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19261.
Texte intégralZhang, Yinan, et Wenyu Chen. « Incorporating Siamese Network Structure into Graph Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012023. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012023.
Texte intégralAli Humayun, Mohammad, Ibrahim Hameed, Syed Muslim Shah, Sohaib Hassan Khan, Irfan Zafar, Saad Bin Ahmed et Junaid Shuja. « Regularized Urdu Speech Recognition with Semi-Supervised Deep Learning ». Applied Sciences 9, no 9 (13 mai 2019) : 1956. http://dx.doi.org/10.3390/app9091956.
Texte intégralTomasov, Adrian, Martin Holik, Vaclav Oujezsky, Tomas Horvath et Petr Munster. « GPON PLOAMd Message Analysis Using Supervised Neural Networks ». Applied Sciences 10, no 22 (18 novembre 2020) : 8139. http://dx.doi.org/10.3390/app10228139.
Texte intégralSayed, Mohamed, et Faris Baker. « E-Learning Optimization Using Supervised Artificial Neural-Network ». Journal of Software Engineering and Applications 08, no 01 (2015) : 26–34. http://dx.doi.org/10.4236/jsea.2015.81004.
Texte intégralSaleem, Nasir, Muhammad Irfan Khattak et Abdul Baser Qazi. « Supervised speech enhancement based on deep neural network ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 37, no 4 (25 octobre 2019) : 5187–201. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-190047.
Texte intégralIssa, Riham J., et Yusra F. Al-Irhaym. « Audio source separation using supervised deep neural network ». Journal of Physics : Conference Series 1879, no 2 (1 mai 2021) : 022077. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1879/2/022077.
Texte intégralKhashman, Adnan, et Claudia Georgeta Carstea. « Oil price prediction using a supervised neural network ». International Journal of Oil, Gas and Coal Technology 20, no 3 (2019) : 360. http://dx.doi.org/10.1504/ijogct.2019.098458.
Texte intégralCarstea, Claudia Georgeta, et Adnan Khashman. « Oil price prediction using a supervised neural network ». International Journal of Oil, Gas and Coal Technology 20, no 3 (2019) : 360. http://dx.doi.org/10.1504/ijogct.2019.10020004.
Texte intégralSalam, F. M. A., et S. Bai. « A new feedback neural network with supervised learning ». IEEE Transactions on Neural Networks 2, no 1 (1991) : 170–73. http://dx.doi.org/10.1109/72.80309.
Texte intégralKHASHMAN, ADNAN, et BORAN SEKEROGLU. « DOCUMENT IMAGE BINARISATION USING A SUPERVISED NEURAL NETWORK ». International Journal of Neural Systems 18, no 05 (octobre 2008) : 405–18. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065708001671.
Texte intégralZhou, Yu, Lian Tian et Linfei Liu. « Improved Extension Neural Network and Its Applications ». Mathematical Problems in Engineering 2014 (2014) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2014/593021.
Texte intégralDeolia, Vinay Kumar, et Manoj Kumar. « A Novel Medical Image Retrieval based on Deep Convolutional Neural Network and Supervised Hashing ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, no 11-SPECIAL ISSUE (29 novembre 2019) : 208–14. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11sp11/20192949.
Texte intégralHou, Xue Mei. « Noise-Robust Speech Recognition Based on RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 217-218 (mars 2011) : 413–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.217-218.413.
Texte intégralLi, Jitao, Chugui Xu, Yongquan Liang, Gengkun Wu et Zhao Liang. « An RBF Neural Network Clustering Algorithm Based on K-Nearest Neighbor ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (24 août 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1083961.
Texte intégralRouček, Tomáš, Arash Sadeghi Amjadi, Zdeněk Rozsypálek, George Broughton, Jan Blaha, Keerthy Kusumam et Tomáš Krajník. « Self-Supervised Robust Feature Matching Pipeline for Teach and Repeat Navigation ». Sensors 22, no 8 (7 avril 2022) : 2836. http://dx.doi.org/10.3390/s22082836.
Texte intégralKulathunga, Nalinda, Nishath Rajiv Ranasinghe, Daniel Vrinceanu, Zackary Kinsman, Lei Huang et Yunjiao Wang. « Effects of Nonlinearity and Network Architecture on the Performance of Supervised Neural Networks ». Algorithms 14, no 2 (5 février 2021) : 51. http://dx.doi.org/10.3390/a14020051.
Texte intégralAragon-Calvo, M. A., et J. C. Carvajal. « Self-supervised learning with physics-aware neural networks – I. Galaxy model fitting ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 498, no 3 (7 septembre 2020) : 3713–19. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/staa2228.
Texte intégralChoi, Inkyu, Soo Hyun Bae et Nam Soo Kim. « Deep Convolutional Neural Network with Structured Prediction for Weakly Supervised Audio Event Detection ». Applied Sciences 9, no 11 (4 juin 2019) : 2302. http://dx.doi.org/10.3390/app9112302.
Texte intégralMAGOULAS, GEORGE D., et MICHAEL N. VRAHATIS. « ADAPTIVE ALGORITHMS FOR NEURAL NETWORK SUPERVISED LEARNING : A DETERMINISTIC OPTIMIZATION APPROACH ». International Journal of Bifurcation and Chaos 16, no 07 (juillet 2006) : 1929–50. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127406015805.
Texte intégralLin, Yi-Nan, Tsang-Yen Hsieh, Cheng-Ying Yang, Victor RL Shen, Tony Tong-Ying Juang et Wen-Hao Chen. « Deep Petri nets of unsupervised and supervised learning ». Measurement and Control 53, no 7-8 (9 juin 2020) : 1267–77. http://dx.doi.org/10.1177/0020294020923375.
Texte intégralZhang, Hong, et Hongying Huang. « Neural Network for Solving Nonlinear Parabolic Differential Equations ». Journal of Physics : Conference Series 2381, no 1 (1 décembre 2022) : 012050. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2381/1/012050.
Texte intégralLi, Jianhe, et Suohai Fan. « GRNN : Graph-Retraining Neural Network for Semi-Supervised Node Classification ». Algorithms 16, no 3 (22 février 2023) : 126. http://dx.doi.org/10.3390/a16030126.
Texte intégralJiang, Yi, et Hui Sun. « Top-K Pseudo Labeling for Semi-Supervised Image Classification ». International Journal of Data Warehousing and Mining 19, no 2 (30 décembre 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.316150.
Texte intégralHUNG, CHENG-AN, et SHENG-FUU LIN. « AN INCREMENTAL LEARNING NEURAL NETWORK FOR PATTERN CLASSIFICATION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 13, no 06 (septembre 1999) : 913–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001499000501.
Texte intégralDapkus, Paulius, Liudas Mažeika et Vytautas Sliesoraitis. « A study of supervised combined neural-network-based ultrasonic method for reconstruction of spatial distribution of material properties ». Information Technology And Control 49, no 3 (23 septembre 2020) : 381–94. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.49.3.26792.
Texte intégralQin, Shanshan, Nayantara Mudur et Cengiz Pehlevan. « Contrastive Similarity Matching for Supervised Learning ». Neural Computation 33, no 5 (13 avril 2021) : 1300–1328. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01374.
Texte intégralMane, Deepak T., Rahul Moorthy, Prashant Kumbharkar, Gopal Upadhye, Dipmala Salunke et Rashmi Ashtagi. « Pattern Classification Using Supervised Hypersphere Neural Network0 ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 8 (4 août 2022) : 214–22. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0822_25.
Texte intégralGaiduk, A. R., O. V. Martjanov, M. Yu Medvedev, V. Kh Pshikhopov, N. Hamdan et A. Farhood. « Neural Network Based Control System for Robots Group Operating in 2-d Uncertain Environment ». Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie 21, no 8 (5 août 2020) : 470–79. http://dx.doi.org/10.17587/mau.21.470-479.
Texte intégralFRASCONI, PAOLO, MARCO GORI et GIOVANNI SODA. « DAPHNE : DATA PARALLELISM NEURAL NETWORK SIMULATOR ». International Journal of Modern Physics C 04, no 01 (février 1993) : 17–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183193000045.
Texte intégralKulkarni, Shruti R., et Bipin Rajendran. « Spiking neural networks for handwritten digit recognition—Supervised learning and network optimization ». Neural Networks 103 (juillet 2018) : 118–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.03.019.
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