Temat: Gaussian Mixture Model

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Automatyczne dzielenie użytkowników serwisu internetowego na kategorie
Automatically dividing users of web service into categories.
Autorzy:: Lelek, Tomasz
Słowa kluczowe:: Machine Learning, Statistics, Probability, Bag of Words, Logistic Regression, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing
Machine Learning, Statystyka, Prawdopodobieństwo, Bag of Words, Logistyczna Regresja, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Multi-level sound processing library with particular emphasis on speech recognition
Biblioteka do wielopoziomowego przetwarzania sygnałów dźwiękowych ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania mowy
Autorzy:: Łukawski, Kacper
Słowa kluczowe:: dźwięk, sygnał cyfrowy, transformacja Fouriera, filtr cyfrowy, FIR, IIR, mowa, rozpoznawanie mowy, ukryte łańcuchy Markowa, Gaussian Mixture Model, HMM, GMM, MFCC, biblioteka C++
sound, digital signal, Fourier transform, digital filter, FIR, IIR, speech, automatic speech recognition, Hidden Markov Model, Gaussian Mixture Model, HMM, GMM, MFCC, C++ library; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Multi-level sound processing library with particular emphasis on speech recognition
Biblioteka do wielopoziomowego przetwarzania sygnałów dźwiękowych ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania mowy
Autorzy:: Wenta, Szymon
Słowa kluczowe:: dźwięk, sygnał cyfrowy, transformacja Fouriera, filtr cyfrowy, FIR, IIR, mowa, rozpoznawanie mowy, ukryte łańcuchy Markowa, Gaussian Mixture Model, HMM, GMM, MFCC, biblioteka C++
sound, digital signal, Fourier transform, digital filter, FIR, IIR, speech, automatic speech recognition, Hidden Markov Model, Gaussian Mixture Model, HMM, GMM, MFCC, C++ library; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Deep, generative autoencoders for semi-supervised learning
Głębokie, generatywne autoenkodery do uczenia częściowo nadzorowanego
Autorzy:: Wołczyk, Maciej
Słowa kluczowe:: semi-supervised learning, generative model, autoencoder, gaussian mixture model, deep learning, machine learning
uczenie częściowo nadzorowane, model generatywny, autoenkoder, model mikstur gaussowskich, uczenie głębokie, uczenie maszynowe; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Klasyfikacja klonów bakterii z wykorzystaniem wieloetapowego głębokiego uczenia
Classification of bacteria clones using multistep deep learning
Autorzy:: Piekarczyk, Adam
Słowa kluczowe:: klasyfikacja, głębokie uczenie, bag of words, fisher vector, model mikstur gaussowskich, uczenie maszynowe, bakterie, medycyna
classification, deep learning, bag of words, fisher vector, gaussian mixture model, machine learning, bacteria, medicine; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Metody deep-learning w rozpoznawaniu mowy
Melody deep-learning w rozpoznawaniu mowy
Autorzy:: Kowenzowski, Piotr
Słowa kluczowe:: automatic speech recognition, speech recognition, machine learning, deep learning, restricted Boltzman machine, Gaussian mixture model, hidden Markov model, neural nets
automatyczne rozpoznowanie mowy, rozpoznowanie mowy, uczenie maszynowe, głębokie ucznie, ograniczone maszyny Boltzmana, model Gaussowskich mikstur, ukryte modele Markova, sieci neuronowe; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Contrastive clustering of tabular data
Kontrastywne klastrowanie danych tabelarycznych
Autorzy:: Przemielewski, Piotr
Słowa kluczowe:: Uczenie kontrastywne, Algorytmy Klasteryzacji, Dane tabelaryczne, Uczenie maszynowe, Uczenie nadzorowane, Uczenie nienadzorowane, Uczenie samonadzorowane, K-means, Klasteryzacja hierarchiczna, Funkcja straty kontrastywnej, GMM, Mieszanina Gaussowska, SimCLR, Barlow Twins, Contrastive clustering, IDEC, MNIST, Breast cancer, reuters, reuters-10k,letter, SubTab
Contrastive learning, Clustering algorithms, Tabular data, Machine learning, Supervised learning, Unsupervised learning, Self-supervised learning, K-mean, Hierarchical clustering, Contrastive loss function, GMM, Gaussian Mixture Model, SimCLR, Barlow Twins, Contrastive Clustering, IDEC, MNIST, Breast Cancer, reuters, reuters-10k, letter, SubTab; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Informacja