Wszystkie pola: LSTM architecture

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "LSTM architecture" wg kryterium: Wszystkie pola

Wyświetlanie 1-5 z 5

Zaznacz

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: ECG signals-based automated diagnosis of congestive heart failure using Deep CNN and LSTM architecture
Autorzy:: Kusuma, S.
Jothi, K. R.
Data publikacji:: 2022
Słowa kluczowe:: ECG
electrocardiogram
CNN
LSTM
CHF
congestive heart failure
EKG
elektrokardiogram
zastoinowa niewydolność serca; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: EMGHandNet: A hybrid CNN and Bi-LSTM architecture for hand activity classification using surface EMG signals
Autorzy:: Karnam, Naveen Kumar
Dubey, Shiv Ram
Turlapaty, Anish Chand
Gokaraju, Balakrishna
Data publikacji:: 2022
Słowa kluczowe:: CNN
convolutional neural network
bidirectional LSTM
deep learning
hand activity classification
sEMG signal
exoskeleton control
sieć neuronowa konwolucyjna
uczenie głębokie
egzoszkielet; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Using neural networks with data quantization for time series analysis in LHC superconducting magnets
Autorzy:: Wielgosz, Maciej
Skoczeń, Andrzej
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: Large Hadron Collider
LSTM architecture
signal modelling
Wielki Zderzacz Hadronów
architektura LSTM
modelowanie sygnału; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Using neural networks with data quantization for time series analysis in LHC superconducting magnets
Autorzy:: Wielgosz, Maciej
Skoczeń, Andrzej
Data publikacji:: 2019
Słowa kluczowe:: Large Hadron Collider
LSTM architecture
signal modelling
Wielki Zderzacz Hadronów
architektura LSTM
modelowanie sygnału; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Predicting hospital emergency department visits with deep learning approaches
Autorzy:: Zhao, Xinxing
Lai, Joel Weijia
Ho, Andrew Fu Wah
Liu, Nan
Ong, Marcus Eng Hock
Cheong, Kang Hao
Data publikacji:: 2022
Słowa kluczowe:: deep learning
deep stacked architecture
ED prediction
emergency department
LSTM
RNN
recurrent neural network
GRU
gated recurrent units
uczenie głębokie
oddział ratunkowy
sieć neuronowa rekurencyjna; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

na półce

Szczegóły

Wyświetlanie 1-5 z 5

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Informacja

Wyszukujesz frazę "LSTM architecture" wg kryterium: Wszystkie pola