Gotowa bibliografia na temat „Unsupervised neural networks”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Unsupervised neural networks”.
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.
Artykuły w czasopismach na temat "Unsupervised neural networks"
Murnion, Shane D. "Spatial analysis using unsupervised neural networks". Computers & Geosciences 22, nr 9 (listopad 1996): 1027–31. http://dx.doi.org/10.1016/s0098-3004(96)00041-6.
Pełny tekst źródłaLuo, Shuyue, Shangbo Zhou, Yong Feng i Jiangan Xie. "Pansharpening via Unsupervised Convolutional Neural Networks". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 13 (2020): 4295–310. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2020.3008047.
Pełny tekst źródłaMeuleman, J., i C. van Kaam. "UNSUPERVISED IMAGE SEGMENTATION WITH NEURAL NETWORKS". Acta Horticulturae, nr 562 (listopad 2001): 101–8. http://dx.doi.org/10.17660/actahortic.2001.562.10.
Pełny tekst źródłaGunhan, Atilla E., László P. Csernai i Jørgen Randrup. "UNSUPERVISED COMPETITIVE LEARNING IN NEURAL NETWORKS". International Journal of Neural Systems 01, nr 02 (styczeń 1989): 177–86. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065789000086.
Pełny tekst źródłaBecker, Suzanna. "UNSUPERVISED LEARNING PROCEDURES FOR NEURAL NETWORKS". International Journal of Neural Systems 02, nr 01n02 (styczeń 1991): 17–33. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065791000030.
Pełny tekst źródłaHamad, D., C. Firmin i J. G. Postaire. "Unsupervised pattern classification by neural networks". Mathematics and Computers in Simulation 41, nr 1-2 (czerwiec 1996): 109–16. http://dx.doi.org/10.1016/0378-4754(95)00063-1.
Pełny tekst źródłaVamaraju, Janaki, i Mrinal K. Sen. "Unsupervised physics-based neural networks for seismic migration". Interpretation 7, nr 3 (1.08.2019): SE189—SE200. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0230.1.
Pełny tekst źródłaXu, Jianqiao, Zhaolu Zuo, Danchao Wu, Bing Li, Xiaoni Li i Deyi Kong. "Bearing Defect Detection with Unsupervised Neural Networks". Shock and Vibration 2021 (19.08.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9544809.
Pełny tekst źródłaRaja, Muhammad Asif Zahoor. "Unsupervised neural networks for solving Troesch's problem". Chinese Physics B 23, nr 1 (styczeń 2014): 018903. http://dx.doi.org/10.1088/1674-1056/23/1/018903.
Pełny tekst źródłaParisi, Daniel R., Marı́a C. Mariani i Miguel A. Laborde. "Solving differential equations with unsupervised neural networks". Chemical Engineering and Processing: Process Intensification 42, nr 8-9 (sierpień 2003): 715–21. http://dx.doi.org/10.1016/s0255-2701(02)00207-6.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Unsupervised neural networks"
Nyamapfene, Abel. "Unsupervised multimodal neural networks". Thesis, University of Surrey, 2006. http://epubs.surrey.ac.uk/844064/.
Pełny tekst źródłaMacdonald, Donald. "Unsupervised neural networks for visualisation of data". Thesis, University of the West of Scotland, 2001. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.395687.
Pełny tekst źródłaBerry, Ian Michael. "Data classification using unsupervised artificial neural networks". Thesis, University of Sussex, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.390079.
Pełny tekst źródłaHarpur, George Francis. "Low entropy coding with unsupervised neural networks". Thesis, University of Cambridge, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.627227.
Pełny tekst źródłaWalcott, Terry Hugh. "Market prediction for SMEs using unsupervised neural networks". Thesis, University of East London, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.532991.
Pełny tekst źródłaVetcha, Sarat Babu. "Fault diagnosis in pumps by unsupervised neural networks". Thesis, University of Sussex, 1998. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.300604.
Pełny tekst źródłaBishop, Griffin R. "Unsupervised Semantic Segmentation through Cross-Instance Representation Similarity". Digital WPI, 2020. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/1371.
Pełny tekst źródłaPlumbley, Mark David. "An information-theoretic approach to unsupervised connectionist models". Thesis, University of Cambridge, 1991. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.387051.
Pełny tekst źródłaGaltier, Mathieu. "A mathematical approach to unsupervised learning in recurrent neural networks". Paris, ENMP, 2011. https://pastel.hal.science/pastel-00667368.
Pełny tekst źródłaIn this thesis, we propose to give a mathematical sense to the claim: the neocortex builds itself a model of its environment. We study the neocortex as a network of spiking neurons undergoing slow STDP learning. By considering that the number of neurons is close to infinity, we propose a new mean-field method to find the ''smoother'' equation describing the firing-rate of populations of these neurons. Then, we study the dynamics of this averaged system with learning. By assuming the modification of the synapses' strength is very slow compared the activity of the network, it is possible to use tools from temporal averaging theory. They lead to showing that the connectivity of the network always converges towards a single equilibrium point which can be computed explicitely. This connectivity gathers the knowledge of the network about the world. Finally, we analyze the equilibrium connectivity and compare it to the inputs. By seeing the inputs as the solution of a dynamical system, we are able to show that the connectivity embedded the entire information about this dynamical system. Indeed, we show that the symmetric part of the connectivity leads to finding the manifold over which the inputs dynamical system is defined, and that the anti-symmetric part of the connectivity corresponds to the vector field of the inputs dynamical system. In this context, the network acts as a predictor of the future events in its environment
Haddad, Josef, i Carl Piehl. "Unsupervised anomaly detection in time series with recurrent neural networks". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-259655.
Pełny tekst źródłaArtificiella neurala nätverk (ANN) har tillämpats på många problem. Däremot försöker inte de flesta ANN-modeller efterlikna hjärnan i detalj. Ett exempel på ett ANN som är begränsat till att efterlikna hjärnan är Hierarchical Temporal Memory (HTM). Denna studie tillämpar HTM och Long Short-Term Memory (LSTM) på avvikelsedetektionsproblem i tidsserier för att undersöka vilka styrkor och svagheter de har för detta problem. Avvikelserna i denna studie är begränsade till punktavvikelser och tidsserierna är i endast en variabel. Redan existerande implementationer som utnyttjar dessa nätverk för oövervakad avvikelsedetektionsproblem i tidsserier används i denna studie. Vi använder främst våra egna syntetiska tidsserier för att undersöka hur nätverken hanterar brus och hur de hanterar olika egenskaper som en tidsserie kan ha. Våra resultat visar att båda nätverken kan hantera brus och prestationsskillnaden rörande brusrobusthet var inte tillräckligt stor för att urskilja modellerna. LSTM presterade bättre än HTM på att upptäcka punktavvikelser i våra syntetiska tidsserier som följer en sinuskurva men en slutsats angående vilket nätverk som presterar bäst överlag är fortfarande oavgjord.
Książki na temat "Unsupervised neural networks"
Baruque, Bruno. Fusion methods for unsupervised learning ensembles. Berlin: Springer, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaSupervised and unsupervised pattern recognition: Feature extraction and computational intelligence. Boca Raton, Fla: CRC Press, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaWhitehead, P. A. Design considerations for a hardware accelerator for Kohonen unsupervised learning in artificial neural networks. Manchester: UMIST, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaSzu, Harold H., i Jack Agee. Independent component analyses, wavelets, unsupervised nano-biomimetic sensors, and neural networks VI: 17-19 March 2008, Orlando, Florida, USA. Bellingham, Wash: SPIE, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaSejnowski, Terrence J., Tomaso A. Poggio i Geoffrey Hinton. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaSejnowski, Terrence J., i Geoffrey Hinton. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaE, Hinton Geoffrey, i Sejnowski Terrence J, red. Unsupervised learning: Foundations of neural computation. Cambridge, Mass: MIT Press, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaBaruque, Bruno. Fusion Methods for Unsupervised Learning Ensembles. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaBecker, Helen Suzanna. An information-theoretic unsupervised learning algorithm for neural networks. 1993.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Geoffrey Hinton, i Terrence J. Sejnowski (Editor), red. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation (Computational Neuroscience). The MIT Press, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Unsupervised neural networks"
Müller, Berndt, i Joachim Reinhardt. "Unsupervised Learning". W Neural Networks, 132–44. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-97239-3_14.
Pełny tekst źródłaMüller, Berndt, Joachim Reinhardt i Michael T. Strickland. "Unsupervised Learning". W Neural Networks, 162–73. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57760-4_15.
Pełny tekst źródłaRojas, Raúl. "Unsupervised Learning and Clustering Algorithms". W Neural Networks, 99–121. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_5.
Pełny tekst źródłaCastillo, Oscar, i Patricia Melin. "Unsupervised Learning Neural Networks". W Soft Computing and Fractal Theory for Intelligent Manufacturing, 75–92. Heidelberg: Physica-Verlag HD, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7908-1766-9_5.
Pełny tekst źródłaMelin, Patricia, i Oscar Castillo. "Unsupervised Learning Neural Networks". W Hybrid Intelligent Systems for Pattern Recognition Using Soft Computing, 85–107. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32378-5_5.
Pełny tekst źródłaBehnke, Sven. "Unsupervised Learning". W Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation, 95–110. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-45169-3_5.
Pełny tekst źródłaTrentin, Edmondo, i Marco Bongini. "Probabilistically Grounded Unsupervised Training of Neural Networks". W Unsupervised Learning Algorithms, 533–58. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24211-8_18.
Pełny tekst źródłaDonald, James, i Lex A. Akers. "An Unsupervised Neural Processor". W Silicon Implementation of Pulse Coded Neural Networks, 263–90. Boston, MA: Springer US, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2680-3_12.
Pełny tekst źródłaCook, Matthew, Florian Jug, Christoph Krautz i Angelika Steger. "Unsupervised Learning of Relations". W Artificial Neural Networks – ICANN 2010, 164–73. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15819-3_21.
Pełny tekst źródłaBrabazon, Anthony, Michael O’Neill i Seán McGarraghy. "Neural Networks for Unsupervised Learning". W Natural Computing Algorithms, 261–80. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-43631-8_14.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Unsupervised neural networks"
Kosko. "Unsupervised learning in noise". W International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 1989. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.1989.118553.
Pełny tekst źródłaFang, L., A. Jennings, W. X. Wen, K. Q. Q. Li i T. Li. "Unsupervised learning for neural trees". W 1991 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 1991. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.1991.170278.
Pełny tekst źródłaDajani, A. L., M. Kamel i M. I. Elmasry. "Gradient methods in unsupervised neural networks". W 1991 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 1991. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.1991.170685.
Pełny tekst źródłaXiaolong Wang i Chandra Kambhamettu. "Age estimation via unsupervised neural networks". W 2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/fg.2015.7163119.
Pełny tekst źródłaMiller, Mitchell, Megan Washburn i Foaad Khosmood. "Evolving unsupervised neural networks for Slither.io". W FDG '19: The Fourteenth International Conference on the Foundations of Digital Games. New York, NY, USA: ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3337722.3341837.
Pełny tekst źródłaFreisleben, Bernd, i Claudia Hagen. "Unsupervised Hebbian learning in neural networks". W The first international conference on computing anticipatory systems. AIP, 1998. http://dx.doi.org/10.1063/1.56326.
Pełny tekst źródłaDe Meulemeester, Hannes, i Bart De Moor. "Unsupervised Embeddings for Categorical Variables". W 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9207703.
Pełny tekst źródłaSun, Jianyong, i Aimin Zhou. "Unsupervised robust Bayesian feature selection". W 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2014.6889514.
Pełny tekst źródłaSzu, Harold. "Theories of Neural Networks Leading to Unsupervised Learning". W International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2007.4371458.
Pełny tekst źródłaCerisara, Christophe, Paul Caillon i Guillaume Le Berre. "Unsupervised Post-Tuning of Deep Neural Networks". W 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9534198.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Unsupervised neural networks"
Chavez, Wesley. An Exploration of Linear Classifiers for Unsupervised Spiking Neural Networks with Event-Driven Data. Portland State University Library, styczeń 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.6323.
Pełny tekst źródła