Informacja

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

Wyszukujesz frazę "deep autoencoder" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-27 z 27
Tytuł:
Brain tumor classification using a hybrid deep autoencoder with Bayesian fuzzy clustering-based segmentation approach
Autorzy:
Siva Raja, P. M.
Rani, Antony Viswasa
Data publikacji:
2020
Słowa kluczowe:
brain tumor segmentation
brain tumor classification
deep autoencoder
Bayesian fuzzy clustering
magnetic resonance image
segmentacja guza mózgu
klasyfikacja guza mózgu
autoenkoder
rezonans magnetyczny
Pokaż więcej
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
Tytuł:
A nested autoencoder approach to automated defect inspection on textured surfaces
Autorzy:
Oz, Muhammed Ali Nur
Kaymakci, Ozgur Turay
Mercimek, Muharrem
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
autoencoder
defect detection
automatic visual inspection
deep learning
autoenkoder
wykrywanie defektów
inspekcja wizyjna
inspekcja automatyczna
uczenie głębokie
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
A novel method of health indicator construction and remaining useful life prediction based on deep learning
Autorzy:
Zhan, Xianbiao
Liu, Zixuan
Yan, Hao
Wu, Zhenghao
Guo, Chiming
Jia, Xisheng
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
stacked sparse autoencoder
health indicator
long short-term memory network
remaining useful life prediction
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja niepełnych danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia
Classification of incomplete data using deep learning
Autorzy:
Goliszewski, Paweł
Słowa kluczowe:
machine learning, neural network, autoencoder, misgan, image processing, missing data, classification
uczenie maszynowe, sieć neuronowa, autoenkoder, misgan, przetwarzanie obrazów, brakujące dane, klasyfikacja
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Gear pitting fault diagnosis using raw acoustic emission signal based on deep learning
Autorzy:
Li, Xueyi
Li, Jialin
He, David
Qu, Yongzhi
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
gear pitting fault diagnosis
autoencoder
one-dimensional convolutional neural network
acoustic emission signal
diagnostyka pittingu kół zębatych
autoenkoder
jednowymiarowa splotowa sieć neuronowa
sygnał emisji akustycznej
Pokaż więcej
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
Tytuł:
Gear pitting fault diagnosis using raw acoustic emission signal based on deep learning
Diagnostyka pittingu kół zębatych na podstawie surowego sygnału emisji akustycznej w oparciu o głębokie uczenie maszynowe
Autorzy:
Li, Xueyi
Li, Jialin
He, David
Qu, Yongzhi
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
gear pitting fault diagnosis
autoencoder
one-dimensional convolutional neural network
acoustic emission signal
diagnostyka pittingu kół zębatych
autoenkoder
jednowymiarowa splotowa sieć neuronowa
sygnał emisji akustycznej
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-27 z 27

    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