Добірка наукової літератури з теми "Convolutional model"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Convolutional model".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Convolutional model"
Sarada, N., and K. Thirupathi Rao. "A Neural Network Architecture Using Separable Neural Networks for the Identification of “Pneumonia” in Digital Chest Radiographs." International Journal of e-Collaboration 17, no. 1 (January 2021): 89–100. http://dx.doi.org/10.4018/ijec.2021010106.
Повний текст джерелаDang, Lanxue, Peidong Pang, Xianyu Zuo, Yang Liu, and Jay Lee. "A Dual-Path Small Convolution Network for Hyperspectral Image Classification." Remote Sensing 13, no. 17 (August 27, 2021): 3411. http://dx.doi.org/10.3390/rs13173411.
Повний текст джерелаXu, Hongyan, Xiu Su, Yi Wang, Huaiyu Cai, Kerang Cui, and Xiaodong Chen. "Automatic Bridge Crack Detection Using a Convolutional Neural Network." Applied Sciences 9, no. 14 (July 18, 2019): 2867. http://dx.doi.org/10.3390/app9142867.
Повний текст джерелаYan, Jing, Tingliang Liu, Xinyu Ye, Qianzhen Jing, and Yuannan Dai. "Rotating machinery fault diagnosis based on a novel lightweight convolutional neural network." PLOS ONE 16, no. 8 (August 26, 2021): e0256287. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0256287.
Повний текст джерелаWang, Wei, Yiyang Hu, Ting Zou, Hongmei Liu, Jin Wang, and Xin Wang. "A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers." Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (August 1, 2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8817849.
Повний текст джерелаMa, Tian, Xinlei Zhou, Jiayi Yang, Boyang Meng, Jiali Qian, Jiehui Zhang, and Gang Ge. "Dental Lesion Segmentation Using an Improved ICNet Network with Attention." Micromachines 13, no. 11 (November 7, 2022): 1920. http://dx.doi.org/10.3390/mi13111920.
Повний текст джерелаLeong, Mei Chee, Dilip K. Prasad, Yong Tsui Lee, and Feng Lin. "Semi-CNN Architecture for Effective Spatio-Temporal Learning in Action Recognition." Applied Sciences 10, no. 2 (January 12, 2020): 557. http://dx.doi.org/10.3390/app10020557.
Повний текст джерелаLiu, Zhizhe, Luo Sun, and Qian Zhang. "High Similarity Image Recognition and Classification Algorithm Based on Convolutional Neural Network." Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (April 12, 2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2836486.
Повний текст джерелаSong, Xiaona, Haichao Liu, Lijun Wang, Song Wang, Yunyu Cao, Donglai Xu, and Shenfeng Zhang. "A Semantic Segmentation Method for Road Environment Images Based on Hybrid Convolutional Auto-Encoder." Traitement du Signal 39, no. 4 (August 31, 2022): 1235–45. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390416.
Повний текст джерелаPeng, Wenli, Shenglai Zhen, Xin Chen, Qianjing Xiong, and Benli Yu. "Study on convolutional recurrent neural networks for speech enhancement in fiber-optic microphones." Journal of Physics: Conference Series 2246, no. 1 (April 1, 2022): 012084. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2246/1/012084.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Convolutional model"
Kramer, Tyler Christian. "The Polarimetric Impulse Response and Convolutional Model for the Remote Sensing of Layered Vegetation." Thesis, Virginia Tech, 2007. http://hdl.handle.net/10919/41732.
Повний текст джерелаMaster of Science
Huss, Anders. "Hybrid Model Approach to Appliance Load Disaggregation : Expressive appliance modelling by combining convolutional neural networks and hidden semi Markov models." Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-179200.
Повний текст джерелаDen ökande energikonsumtionen är en stor utmaning för en hållbar utveckling. Bostäder står för en stor del av vår totala elförbrukning och är en sektor där det påvisats stor potential för besparingar. Non Intrusive Load Monitoring (NILM), dvs. härledning av hushållsapparaters individuella elförbrukning utifrån ett hushålls totala elförbrukning, är en tilltalande metod för att fortlöpande ge detaljerad information om elförbrukningen till hushåll. Detta utgör ett underlag för medvetna beslut och kan bidraga med incitament för hushåll att minska sin miljöpåverakan och sina elkostnader. För att åstadkomma detta måste precisa och tillförlitliga algoritmer för el-disaggregering utvecklas. Denna masteruppsats föreslår ett nytt angreppssätt till el-disaggregeringsproblemet, inspirerat av ledande metoder inom taligenkänning. Tidigare angreppsätt inom NILM (i frekvensområdet 1 Hz) har huvudsakligen fokuserat på olika typer av Markovmodeller (HMM) och enstaka förekomster av artificiella neurala nätverk. En HMM är en naturlig representation av en elapparat, men med uteslutande generativ modellering måste alla apparater modelleras samtidigt. Det stora antalet möjliga apparater och den stora variationen i sammansättningen av dessa mellan olika hushåll utgör en stor utmaning för sådana metoder. Det medför en stark begränsning av komplexiteten och detaljnivån i modellen av respektive apparat, för att de algoritmer som används vid prediktion ska vara beräkningsmässigt möjliga. I denna uppsats behandlas el-disaggregering som ett faktoriseringsproblem, där respektive apparat ska separeras från bakgrunden av andra apparater. För att göra detta föreslås en hybridmodell där ett neuralt nätverk extraherar information som korrelerar med sannolikheten för att den avsedda apparaten är i olika tillstånd. Denna information används som obervationssekvens för en semi-Markovmodell (HSMM). Då detta utförs för en enskild apparat blir det beräkningsmässigt möjligt att använda en mer detaljerad modell av apparaten. Den föreslagna Hybridmodellen utvärderas för uppgiften att avgöra när tvättmaskinen används för totalt 238 dagar av elförbrukningsmätningar från sex olika hushåll. Hybridmodellen presterar betydligt bättre än enbart ett neuralt nätverk, vidare påvisas att prestandan förbättras ytterligare genom att introducera tillstånds-övergång-observationer i HSMM:en.
Meng, Zhaoxin. "A deep learning model for scene recognition." Thesis, Mittuniversitetet, Institutionen för informationssystem och –teknologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:miun:diva-36491.
Повний текст джерелаBarai, Milad, and Anthony Heikkinen. "Impact of data augmentations when training the Inception model for image classification." Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-215727.
Повний текст джерелаBildklassificering är uppgiften att identifiera vilken klass ett tidigare osett objekt tillhör. Att klassificera bilder är en vanligt förekommande uppgift hos företag. För närvarande utför många av dessa företag klassificering manuellt. Automatiserade klassificerare har en lägre förväntad nogrannhet. I detta examensarbete studeradas hur en maskinklassificerar kan förbättras genom att lägga till ytterligare förändrad data i inlärningsprocessen av klassificeraren. Vi genomför en kvantitativ empirisk studie om effekterna av två bildförändringar, slumpmässiga horisontella/vertikala speglingar och slumpmässiga rotationer (<180◦). Bilddatasetet som används är från ett auktionshus sökmotor under det kommersiella namnet Barnebys. De dataseten som används består av tre separata dataset, 700 000, 50 000 och 28 000 bilder. Var och en av dataseten innehåller 28 klasser vilka mappas till verksamheten. I det här examensarbetet har vi tränat Inception-v3-modellen med dataset av storlek 700 000 och 50 000. Vi utvärderade sedan noggrannhet av de tränade modellerna genom att klassificera 28 000-datasetet. För att få ett mer exakt värde av effekterna använde vi en tiofaldig korsvalideringsmetod. Resultatet av vår kvantitativa studie visar att Inceptionv3-modellen kan nå en genomsnittlig noggrannhet på 64,5% (700 000 dataset) och en genomsnittlig noggrannhet på 51,1% (50 000 dataset). Den övergripande noggrannheten minskade med förändringar på vårat dataset. Dock visar våra resultat en ökad noggrannhet i vissa klasser. Den observerade högsta noggrannhetsökningen var i klassen Åhine & Spirits", där vi gick från 42,3 % korrekt klassificerade bilder till 72,7 % korrekt klassificerade bilder i det lilla datasetet med förändringar.
Tan, Ke. "Convolutional and recurrent neural networks for real-time speech separation in the complex domain." The Ohio State University, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1626983471600193.
Повний текст джерелаZhang, Xu. "Modeling & Performance Analysis of QAM-based COFDM System." University of Toledo / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=toledo1310148963.
Повний текст джерелаGeras, Krzysztof Jerzy. "Exploiting diversity for efficient machine learning." Thesis, University of Edinburgh, 2018. http://hdl.handle.net/1842/28839.
Повний текст джерелаAppelstål, Michael. "Multimodal Model for Construction Site Aversion Classification." Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-421011.
Повний текст джерелаUjihara, Rintaro. "Multi-objective optimization for model selection in music classification." Thesis, KTH, Optimeringslära och systemteori, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-298370.
Повний текст джерелаI och med genombrottet av maskininlärningstekniker har forskning kring känsloklassificering i musik sett betydande framsteg genom att kombinera olikamusikanalysverktyg med nya maskinlärningsmodeller. Trots detta är hur man förbehandlar ljuddatat och valet av vilken maskinklassificeringsalgoritm som ska tillämpas beroende på vilken typ av data man arbetar med samt målet med projektet. Denna uppsats samarbetspartner, Ichigoichie AB, utvecklar för närvarande ett system för att kategorisera musikdata enligt positiva och negativa känslor. För att höja systemets noggrannhet är målet med denna uppsats att experimentellt hitta bästa modellen baserat på sex musik-egenskaper (Mel-spektrogram, MFCC, HPSS, Onset, CENS samt Tonnetz) och ett antal olika maskininlärningsmodeller, inklusive Deep Learning-modeller. Varje modell hyperparameteroptimeras och utvärderas enligt paretooptimalitet med hänsyn till noggrannhet och beräkningstid. Resultaten visar att den mest lovande modellen uppnådde 95% korrekt klassificering med en beräkningstid på mindre än 15 sekunder.
Ghibellini, Alessandro. "Trend prediction in financial time series: a model and a software framework." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24708/.
Повний текст джерелаКниги з теми "Convolutional model"
P, McCormick William, ed. Asymptotic expansions for infinite weighted convolutions of heavy tail distributions and applications. Providence, R.I: American Mathematical Society, 2009.
Знайти повний текст джерелаRobinson, Enders A. Seismic Velocity Analysis and the Convolutional Model. Pearson Education, Limited, 1988.
Знайти повний текст джерелаRoth, Friedrich. Convolutional Models for Landmine Identification With Ground Penetrating Radar. Delft Univ Pr, 2004.
Знайти повний текст джерелаPractical Convolutional Neural Networks: Implement advanced deep learning models using Python. Packt Publishing - ebooks Account, 2018.
Знайти повний текст джерелаThe APEX method in image sharpening and the use of low exponent Levy stable laws. Gaithersburg, MD: U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 2001.
Знайти повний текст джерелаDirect blind deconvolution II: Substitute images and the BEAK method. Gaithersburg, MD: U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 2000.
Знайти повний текст джерелаRecursions For Convolutions And Compound Distributions With Insurance Applications. Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаRecursions for Convolutions and Compound Distributions with Insurance Applications. Springer London, Limited, 2009.
Знайти повний текст джерелаDisordered systems. Paris: Hermann, 1996.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Convolutional model"
Mendel, Jerry M. "Convolutional Model." In Maximum-Likelihood Deconvolution, 7–23. New York, NY: Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3370-1_2.
Повний текст джерелаUppu, Suneetha, and Aneesh Krishna. "Convolutional Model for Predicting SNP Interactions." In Neural Information Processing, 127–37. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-04221-9_12.
Повний текст джерелаRahozin, Dmytro, and Anatoliy Doroshenko. "Performance Model for Convolutional Neural Networks." In Mathematical Modeling and Simulation of Systems, 239–51. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89902-8_19.
Повний текст джерелаGulgec, Nur Sila, Martin Takáč, and Shamim N. Pakzad. "Structural Damage Detection Using Convolutional Neural Networks." In Model Validation and Uncertainty Quantification, Volume 3, 331–37. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54858-6_33.
Повний текст джерелаSengbush, R. L. "The Convolutional Model of the Seismic Process." In Petroleum Exploration: A Quantitative Introduction, 149–68. Dordrecht: Springer Netherlands, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-009-4554-8_8.
Повний текст джерелаDu, Jiachen, Lin Gui, Ruifeng Xu, and Yulan He. "A Convolutional Attention Model for Text Classification." In Natural Language Processing and Chinese Computing, 183–95. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-73618-1_16.
Повний текст джерелаWang, Haiyang, Bin Zhou, Zhipin Gu, and Yan Jia. "Social Unrest Events Prediction by Contextual Gated Graph Convolutional Networks." In MDATA: A New Knowledge Representation Model, 220–33. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-71590-8_13.
Повний текст джерелаYousif, Abdallah, Zhendong Niu, and Ally S. Nyamawe. "Citation Classification Using Multitask Convolutional Neural Network Model." In Knowledge Science, Engineering and Management, 232–43. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99247-1_20.
Повний текст джерелаGarimella, Rama Murthy, Sai Dileep Munugoti, and Anil Rayala. "Convolutional Associative Memory: FIR Filter Model of Synapse." In Neural Information Processing, 356–64. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_40.
Повний текст джерелаRakhimberdina, Zarina, and Tsuyoshi Murata. "Linear Graph Convolutional Model for Diagnosing Brain Disorders." In Complex Networks and Their Applications VIII, 815–26. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36683-4_65.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Convolutional model"
Liu, Qiang, Feng Yu, Shu Wu, and Liang Wang. "A Convolutional Click Prediction Model." In CIKM'15: 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA: ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2806416.2806603.
Повний текст джерела"Sequential Recommendation with Recurrent Convolutional Model." In 2019 the 9th International Workshop on Computer Science and Engineering. WCSE, 2019. http://dx.doi.org/10.18178/wcse.2019.06.013.
Повний текст джерелаNam, Nguyen Tuan, and Phan Duy Hung. "Padding Methods in Convolutional Sequence Model." In the 3rd International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3310986.3310998.
Повний текст джерелаRobinson, Josh, Scott Kuzdeba, James Stankowicz, and Joseph M. Carmack. "Dilated Causal Convolutional Model For RF Fingerprinting." In 2020 10th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ccwc47524.2020.9031257.
Повний текст джерелаWang, Yuehan, Lei Sun, and Leyu Dai. "Convolutional Neural Network Single-Point Control Model." In the International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3333581.3333587.
Повний текст джерелаBoone-Sifuentes, Tanya, Antonio Robles-Kelly, and Asef Nazari. "Max-Variance Convolutional Neural Network Model Compression." In 2020 Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/dicta51227.2020.9363347.
Повний текст джерелаKuzin, Artur, Artur Fattakhov, Ilya Kibardin, Vladimir I. Iglovikov, and Ruslan Dautov. "Camera Model Identification Using Convolutional Neural Networks." In 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata.2018.8622031.
Повний текст джерелаRathor, Sandeep, Danish Ali, Shradha Gupta, Ritika Singh, and Harshita Jaiswal. "Age Prediction Model using Convolutional Neural Network." In 2022 IEEE 11th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/csnt54456.2022.9787602.
Повний текст джерелаPatwal, Akshita, Manoj Diwakar, Vikas Tripathi, and Prabhishek Singh. "Crowd Counting Model Using Convolutional Neural Network." In 2022 IEEE World Conference on Applied Intelligence and Computing (AIC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/aic55036.2022.9848854.
Повний текст джерелаLe Thi, Phuong, Tuan Pham, and Jia Ching Wang. "Convolutional Attention Model for Retinal Edema Segmentation." In 2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/apsipaasc47483.2019.9023282.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Convolutional model"
Patwa, B., P. L. St-Charles, G. Bellefleur, and B. Rousseau. Predictive models for first arrivals on seismic reflection data, Manitoba, New Brunswick, and Ontario. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2022. http://dx.doi.org/10.4095/329758.
Повний текст джерелаDownard, Alicia, Stephen Semmens, and Bryant Robbins. Automated characterization of ridge-swale patterns along the Mississippi River. Engineer Research and Development Center (U.S.), April 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40439.
Повний текст джерела