Artykuły w czasopismach na temat „Neural network subspace”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Neural network subspace”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Oja, Erkki. "NEURAL NETWORKS, PRINCIPAL COMPONENTS, AND SUBSPACES". International Journal of Neural Systems 01, nr 01 (styczeń 1989): 61–68. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065789000475.
Pełny tekst źródłaEdraki, Marzieh, Nazanin Rahnavard i Mubarak Shah. "SubSpace Capsule Network". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 07 (3.04.2020): 10745–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6703.
Pełny tekst źródłaZhi, Chuan, Ling Hua Guo, Mei Yun Zhang i Yi Shi. "Research on Dynamic Subspace Divided BP Neural Network Identification Method of Color Space Transform Model". Advanced Materials Research 174 (grudzień 2010): 97–100. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.174.97.
Pełny tekst źródłaFunabashi, Masatoshi. "Synthetic Modeling of Autonomous Learning with a Chaotic Neural Network". International Journal of Bifurcation and Chaos 25, nr 04 (kwiecień 2015): 1550054. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127415500546.
Pełny tekst źródłaMahomud, V. A., A. S. Hadi, N. K. Wafi i S. M. R. Taha. "DIRECTION OF ARRIVAL USING PCA NEURALNETWORKS". Journal of Engineering 10, nr 1 (13.03.2024): 83–89. http://dx.doi.org/10.31026/j.eng.2004.01.07.
Pełny tekst źródłaMenghi, Nicholas, Kemal Kacar i Will Penny. "Multitask learning over shared subspaces". PLOS Computational Biology 17, nr 7 (6.07.2021): e1009092. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009092.
Pełny tekst źródłaCao, Xiang, i A.-long Yu. "Multi-AUV Cooperative Target Search Algorithm in 3-D Underwater Workspace". Journal of Navigation 70, nr 6 (30.06.2017): 1293–311. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463317000376.
Pełny tekst źródłaLaaksonen, Jorma, i Erkki Oja. "Learning Subspace Classifiers and Error-Corrective Feature Extraction". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 12, nr 04 (czerwiec 1998): 423–36. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001498000270.
Pełny tekst źródłaChandar, Sarath, Mitesh M. Khapra, Hugo Larochelle i Balaraman Ravindran. "Correlational Neural Networks". Neural Computation 28, nr 2 (luty 2016): 257–85. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00801.
Pełny tekst źródłaKizaric, Ben, i Daniel Pimentel-Alarcón. "Principle Component Trees and Their Persistent Homology". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, nr 12 (24.03.2024): 13220–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29222.
Pełny tekst źródłaLing, Junyao. "Score Prediction of Sports Events Based on Parallel Self-Organizing Nonlinear Neural Network". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (15.01.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4882309.
Pełny tekst źródłaPehlevan, Cengiz, Tao Hu i Dmitri B. Chklovskii. "A Hebbian/Anti-Hebbian Neural Network for Linear Subspace Learning: A Derivation from Multidimensional Scaling of Streaming Data". Neural Computation 27, nr 7 (lipiec 2015): 1461–95. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00745.
Pełny tekst źródłaTituaña, Luis, i Yunjun Xu. "Subspace Structured Neural Network for Rapid Trajectory Optimization". IFAC-PapersOnLine 56, nr 3 (2023): 37–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.11.007.
Pełny tekst źródłaChuan, Zhi, Zhou Shi-Sheng i Shi Yi. "The Research on Color Space Transfer Model Based on Dynamic Subspace Divided BP Neural Network". International Journal of Engineering and Technology 2, nr 5 (2010): 447–52. http://dx.doi.org/10.7763/ijet.2010.v2.163.
Pełny tekst źródłaKohonen, T. "The Self-Organising Map, a Possible Model of Brain Maps". Perception 26, nr 1_suppl (sierpień 1997): 204. http://dx.doi.org/10.1068/v970002.
Pełny tekst źródłaXu, Lei, Adam Krzyzak i Erkki Oja. "NEURAL NETS FOR DUAL SUBSPACE PATTERN RECOGNITION METHOD". International Journal of Neural Systems 02, nr 03 (styczeń 1991): 169–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065791000169.
Pełny tekst źródłaTran, Tich Phuoc, Thi Thanh Sang Nguyen, Poshiang Tsai i Xiaoying Kong. "BSPNN: boosted subspace probabilistic neural network for email security". Artificial Intelligence Review 35, nr 4 (1.01.2011): 369–82. http://dx.doi.org/10.1007/s10462-010-9198-2.
Pełny tekst źródłaLIU, ZHI-QIANG. "ADAPTIVE SUBSPACE SELF-ORGANIZING MAP AND ITS APPLICATIONS IN FACE RECOGNITION". International Journal of Image and Graphics 02, nr 04 (październik 2002): 519–40. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467802000834.
Pełny tekst źródłaWang, Pin, Shanshan Lv, Yongming Li, Qi Song, Linyu Li, Jiaxin Wang i Hehua Zhang. "Hybrid Deep Transfer Network and Rotational Sample Subspace Ensemble Learning for Early Cancer Detection". Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, nr 10 (1.10.2020): 2289–96. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3172.
Pełny tekst źródłaWang, Pin, Shanshan Lv, Yongming Li, Qi Song, Linyu Li, Jiaxin Wang i Hehua Zhang. "Hybrid Deep Transfer Network and Rotational Sample Subspace Ensemble Learning for Early Cancer Detection". Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, nr 10 (1.10.2020): 2289–96. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.31722289.
Pełny tekst źródłaLi, Tai-fu, Wei Jia, Wei Zhou, Ji-ke Ge, Yu-cheng Liu i Li-zhong Yao. "Incomplete Phase Space Reconstruction Method Based on Subspace Adaptive Evolution Approximation". Journal of Applied Mathematics 2013 (2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/983051.
Pełny tekst źródłaWU, JING, HONG YAN i ANDREW CHALMERS. "HANDWRITTEN DIGIT RECOGNITION USING TWO-LAYER SELF-ORGANIZING MAPS". International Journal of Neural Systems 05, nr 04 (grudzień 1994): 357–62. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065794000347.
Pełny tekst źródłaLi, Jiamu, Ji Zhang, Mohamed Jaward Bah, Jian Wang, Youwen Zhu, Gaoming Yang, Lingling Li i Kexin Zhang. "An Auto-Encoder with Genetic Algorithm for High Dimensional Data: Towards Accurate and Interpretable Outlier Detection". Algorithms 15, nr 11 (15.11.2022): 429. http://dx.doi.org/10.3390/a15110429.
Pełny tekst źródłaZhang, Long, Nana Wang, Jieli Wei i Zhuyin Ren. "Exploring active subspace for neural network prediction of oscillating combustion". Combustion Theory and Modelling 25, nr 3 (16.04.2021): 570–87. http://dx.doi.org/10.1080/13647830.2021.1915500.
Pełny tekst źródłaPrakash, M., i M. N. Murty. "Growing subspace pattern recognition methods and their neural-network models". IEEE Transactions on Neural Networks 8, nr 1 (styczeń 1997): 161–68. http://dx.doi.org/10.1109/72.554201.
Pełny tekst źródłaWen Yao, Xiaoqian Chen, Yong Zhao i M. van Tooren. "Concurrent Subspace Width Optimization Method for RBF Neural Network Modeling". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 23, nr 2 (luty 2012): 247–59. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2011.2178560.
Pełny tekst źródłaJANKOVIC, MARKO, i HIDEMITSU OGAWA. "TIME-ORIENTED HIERARCHICAL METHOD FOR COMPUTATION OF PRINCIPAL COMPONENTS USING SUBSPACE LEARNING ALGORITHM". International Journal of Neural Systems 14, nr 05 (październik 2004): 313–23. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065704002091.
Pełny tekst źródłaNong, Ji Fu. "A Principal Components Analysis Self-Organizing Neural Network Model and Computational Experiment". Advanced Materials Research 756-759 (wrzesień 2013): 3330–35. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.3330.
Pełny tekst źródłaLiu, Hongxia. "Design of Neural Network Model for Cross-Media Audio and Video Score Recognition Based on Convolutional Neural Network Model". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13.06.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4626867.
Pełny tekst źródłaWen, Hui, Tongbin Li, Deli Chen, Jianlu Yang i Yan Che. "An Optimized Neural Network Classification Method Based on Kernel Holistic Learning and Division". Mathematical Problems in Engineering 2021 (26.02.2021): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8857818.
Pełny tekst źródłaMADHYASTHA, PRANAVA, JOSIAH WANG i LUCIA SPECIA. "The role of image representations in vision to language tasks". Natural Language Engineering 24, nr 3 (21.03.2018): 415–39. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324918000116.
Pełny tekst źródłaRosso, Marco Martino, Angelo Aloisio, Giansalvo Cirrincione i Giuseppe Carlo Marano. "Subspace features and statistical indicators for neural network-based damage detection". Structures 56 (październik 2023): 104792. http://dx.doi.org/10.1016/j.istruc.2023.06.123.
Pełny tekst źródłaRingach, D. L., M. Carandini, G. Sapiro i R. Shapley. "Cortical Circuitry Revealed by Reverse Correlation in the Orientation Domain". Perception 25, nr 1_suppl (sierpień 1996): 130. http://dx.doi.org/10.1068/v96l0711.
Pełny tekst źródłaZhao, Baigan, Yingping Huang, Hongjian Wei i Xing Hu. "Ego-Motion Estimation Using Recurrent Convolutional Neural Networks through Optical Flow Learning". Electronics 10, nr 3 (20.01.2021): 222. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10030222.
Pełny tekst źródłaAparicio, Miguel, Tetyana Baydyk, Ernst Kussul, Graciela Velasco i Carlos Vera. "Recognition of Bean Plants in Weeds Using Neural Networks". WSEAS TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS 21 (1.03.2022): 34–39. http://dx.doi.org/10.37394/23201.2022.21.4.
Pełny tekst źródłaZhi, Chuan, Zhi Jian Li i Yi Shi. "Research on Robustness of Color Device Characteristic Methods Based on Artificial Intelligence". Applied Mechanics and Materials 262 (grudzień 2012): 65–68. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.262.65.
Pełny tekst źródłaMa, Zhiheng, Dezheng Gao, Shaolei Yang, Xing Wei i Yihong Gong. "Dataset Condensation via Expert Subspace Projection". Sensors 23, nr 19 (28.09.2023): 8148. http://dx.doi.org/10.3390/s23198148.
Pełny tekst źródłaLi, Changsheng, Chen Yang, Bo Liu, Ye Yuan i Guoren Wang. "LRSC: Learning Representations for Subspace Clustering". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 9 (18.05.2021): 8340–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.17014.
Pełny tekst źródłaKohonen, Teuvo, Samuel Kaski i Harri Lappalainen. "Self-Organized Formation of Various Invariant-Feature Filters in the Adaptive-Subspace SOM". Neural Computation 9, nr 6 (1.08.1997): 1321–44. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1997.9.6.1321.
Pełny tekst źródłaLipshutz, David, Yanis Bahroun, Siavash Golkar, Anirvan M. Sengupta i Dmitri B. Chklovskii. "A Biologically Plausible Neural Network for Multichannel Canonical Correlation Analysis". Neural Computation 33, nr 9 (19.08.2021): 2309–52. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01414.
Pełny tekst źródłaAhmadian, Kushan, i Marina Gavrilova. "Chaotic Neural Network for Biometric Pattern Recognition". Advances in Artificial Intelligence 2012 (30.08.2012): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2012/124176.
Pełny tekst źródłaJeong, Sang-Su, Won-Kwang Park i Young-Deuk Joh. "Construction of Full-View Data from Limited-View Data Using Artificial Neural Network in the Inverse Scattering Problem". Applied Sciences 12, nr 19 (29.09.2022): 9801. http://dx.doi.org/10.3390/app12199801.
Pełny tekst źródłaMiao, Y., i Y. Hua. "Fast subspace tracking and neural network learning by a novel information criterion". IEEE Transactions on Signal Processing 46, nr 7 (lipiec 1998): 1967–79. http://dx.doi.org/10.1109/78.700968.
Pełny tekst źródłaYue, Han, Hangbin Wu, Ville Lehtola, Junyi Wei i Chun Liu. "Indoor functional subspace division from point clouds based on graph neural network". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 127 (marzec 2024): 103656. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2024.103656.
Pełny tekst źródłaZha, Yufei, Min Wu, Zhuling Qiu, Jingxian Sun, Peng Zhang i Wei Huang. "Online Semantic Subspace Learning with Siamese Network for UAV Tracking". Remote Sensing 12, nr 2 (19.01.2020): 325. http://dx.doi.org/10.3390/rs12020325.
Pełny tekst źródłaFarabbi, Andrea, i Luca Mainardi. "Domain-Specific Processing Stage for Estimating Single-Trail Evoked Potential Improves CNN Performance in Detecting Error Potential". Sensors 23, nr 22 (8.11.2023): 9049. http://dx.doi.org/10.3390/s23229049.
Pełny tekst źródłaMao, Handong, Xiaodan Lin, Zhimao Li, Xiaobin Shen i Wenzhao Zhao. "Anti-Icing System Performance Prediction Using POD and PSO-BP Neural Networks". Aerospace 11, nr 6 (26.05.2024): 430. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace11060430.
Pełny tekst źródłaKim, Jonghong, WonHee Lee, Sungdae Baek, Jeong-Ho Hong i Minho Lee. "Incremental Learning for Online Data Using QR Factorization on Convolutional Neural Networks". Sensors 23, nr 19 (27.09.2023): 8117. http://dx.doi.org/10.3390/s23198117.
Pełny tekst źródłaDA SILVA, IVAN NUNES, ANDRÉ NUNES DE SOUZA i MÁRIO EDUARDO BORDON. "A NOVEL APPROACH FOR SOLVING CONSTRAINED NONLINEAR OPTIMIZATION PROBLEMS USING NEUROFUZZY SYSTEMS". International Journal of Neural Systems 11, nr 03 (czerwiec 2001): 281–86. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065701000722.
Pełny tekst źródłaLiu, Zhoufeng, Baorui Wang, Chunlei Li, Miao Yu i Shumin Ding. "Fabric defect detection based on deep-feature and low-rank decomposition". Journal of Engineered Fibers and Fabrics 15 (styczeń 2020): 155892502090302. http://dx.doi.org/10.1177/1558925020903026.
Pełny tekst źródła