Výsledky vyhledávání - "Convolution Autoencoder"

GaitAL-EI: a dual-branch CNN integrating gait energy images and video sequences for person identification

Autoři: Tran-Chi, Cuong Tran, Hanh T. M. Ho-Phuoc, Tien

Zdroj: The University of Danang - Journal of Science and Technology; Vol. 23, No. 10B, 2025; 70-75 ; Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng; Vol. 23, No. 10B, 2025; 70-75 ; 1859-1531

Témata: Gait Recognition, Convolution Autoencoder, Gait Energy Image

Popis souboru: application/pdf

Relation: https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/10294/6706

Dostupnost: https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/10294
https://doi.org/10.31130/ud-jst.2025.23(10B).640E

Enhanced Prediction of the Remaining Useful Life of Rolling Bearings Under Cross-Working Conditions via an Initial Degradation Detection-Enabled Joint Transfer Metric Network

Autoři: Lingfeng Qi Jiafang Pan Tianping Huang a další

Zdroj: Applied Sciences, Vol 15, Iss 12, p 6401 (2025)

Témata: remaining useful life prediction, reconstruction along projection pathway, deep adversarial convolution autoencoder network, joint domain adaptation loss, Technology, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040, Biology (General), QH301-705.5, Physics, QC1-999, Chemistry, QD1-999

Popis souboru: electronic resource

Relation: https://www.mdpi.com/2076-3417/15/12/6401; https://doaj.org/toc/2076-3417

Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/e5b80ed94f004b17a3ca4adee50fd0fc

Performance enhancement in hydroponic and soil compound prediction by deep learning techniques

Autoři: Mustufa Haider Abidi Sanjay Chintakindi Ateekh Ur Rehman a další

Zdroj: PeerJ Computer Science, Vol 10, p e2101 (2024)

Témata: Hydroponic and soil compound prediction, Plant growth, Weighted features, Iteration-assisted enhanced mother optimization algorithm, Multi-scale feature fusion-based convolution autoencoder with gated recurrent unit, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis souboru: electronic resource

Relation: https://peerj.com/articles/cs-2101.pdf; https://peerj.com/articles/cs-2101/; https://doaj.org/toc/2376-5992

Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/23660b5531f14c868a86f5405575af7e

Semi-2DCAE: a semi-supervision 2D-CNN AutoEncoder model for feature representation and classification of encrypted traffic

Autoři: Jun Cui Longkun Bai Guangxu Li a další

Zdroj: PeerJ Computer Science, Vol 9, p e1635 (2023)

Témata: Feature representation, Encrypted traffic classification, 2-Dimensional convolution AutoEncoder, FlowSpectrum, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis souboru: electronic resource

Relation: https://peerj.com/articles/cs-1635.pdf; https://peerj.com/articles/cs-1635/; https://doaj.org/toc/2376-5992

Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/16f256760da84abd8a6d7a90d12209be

Multi-Step Short-Term Power Consumption Forecasting Using Multi-Channel LSTM With Time Location Considering Customer Behavior

Autoři: Xiaorui Shao Chang Soo Kim

Zdroj: IEEE Access, Vol 8, Pp 125263-125273 (2020)

Témata: Short-term load forecasting (STLF), multi-step forecasting, 0211 other engineering and technologies, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, 02 engineering and technology, smart grid, LSTM, convolution autoencoder, 7. Clean energy, TK1-9971

Přístupová URL adresa: https://ieeexplore.ieee.org/ielx7/6287639/8948470/09133384.pdf
https://doaj.org/article/8c54eef622e44e629a9a1d31429d4b75
https://dblp.uni-trier.de/db/journals/access/access8.html#ShaoK20
https://ieeexplore.ieee.org/document/9133384

Lightweight Reconstruction Network for Surface Defect Detection Based on Texture Complexity Analysis

Autoři: Hui Shi Gangyan Li Hanwei Bao

Zdroj: Electronics, Vol 12, Iss 3617, p 3617 (2023)

Témata: defect detection, deep learning, convolution autoencoder, loss function, texture complexity, Electronics, TK7800-8360

Relation: https://www.mdpi.com/2079-9292/12/17/3617; https://doaj.org/toc/2079-9292; https://doaj.org/article/52035489cc2c46ada847f03aefcbb33f

Dostupnost: https://doi.org/10.3390/electronics12173617
https://doaj.org/article/52035489cc2c46ada847f03aefcbb33f

Gaussian Mixture with Max Expectation Guide for Stacked Architecture of Denoising Autoencoder and DRBM for Medical Chest Scans and Disease Identification

Autoři: Mona Jamjoom Abeer M. Mahmoud Safia Abbas a další

Zdroj: Electronics, Vol 12, Iss 1, p 105 (2022)

Témata: deep learning, pneumonia prediction, Gaussian mixture, convolution autoencoder, Boltzmann machine, Electronics, TK7800-8360

Relation: https://www.mdpi.com/2079-9292/12/1/105; https://doaj.org/toc/2079-9292; https://doaj.org/article/a38a0b1d3de44d3ca1881344c08f8535

Dostupnost: https://doi.org/10.3390/electronics12010105
https://doaj.org/article/a38a0b1d3de44d3ca1881344c08f8535

Multi-Label Extreme Learning Machine (MLELMs) for Bangla Regional Speech Recognition

Autoři: Prommy Sultana Hossain Amitabha Chakrabarty Kyuheon Kim a další

Zdroj: Applied Sciences, Vol 12, Iss 5463, p 5463 (2022)

Témata: Bangla regional speech classification, Stacked Convolution Autoencoder (SCAE), Multi-Label Extreme Learning machine (MLELMs), Mel Frequency Energy Coefficients (MFECs), Technology, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040, Biology (General), QH301-705.5, Physics, QC1-999, Chemistry, QD1-999

Relation: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/11/5463; https://doaj.org/toc/2076-3417; https://doaj.org/article/e261f25a60514cd9996bdef4d6b9cc18

Dostupnost: https://doi.org/10.3390/app12115463
https://doaj.org/article/e261f25a60514cd9996bdef4d6b9cc18

Sentiment analysis using attention-based convolution autoencoder (SAABCA)

Autoři: Sharma, Neha

Témata: Deep Learning, Attention based Convolution Autoencoder, Sentiment Analysis, Autoencoder

Online Adaptive Prediction of Human Motion Intention Based on sEMG

Autoři: Zhen Ding Chifu Yang Zhipeng Wang a další

Zdroj: Sensors ; Volume 21 ; Issue 8 ; Pages: 2882

Témata: motion intention prediction, sEMG, convolution autoencoder, online adaptation, wearable sensors

Popis souboru: application/pdf

Relation: Intelligent Sensors; https://dx.doi.org/10.3390/s21082882

Dostupnost: https://doi.org/10.3390/s21082882

Unsupervised change detection using hierarchical convolutional autoencoder

Autoři: Bergamasco, Luca Bovolo, Francesca Bruzzone, Lorenzo

Zdroj: Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI. :11

Témata: Convolution autoencoder, Deep learning, Hierarchical loss function, Multi-scale change detection, Multi-temporal analysis, Unsupervised learning, 0211 other engineering and technologies, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11533/115330D/Unsupervised-change-detection-using-hierarchical-convolutional-autoencoder/10.1117/12.2571313.full
https://www.scilit.net/article/056f9a458615c25515777fe1a48a026e

Automatická klasifikace obrazů

Automatic image classification

Autoři: Ševčík, Zdeněk

Thesis Advisors: Miklánek, Štěpán, Sikora, Pavel

Témata: automatic image classification, feature extraction, Aglomerativ clustering, unsupervised learning, automatická klasifikace obrazů, strojové učení, K-means, BRISK, K-majority, machine learning, Aglomerativní shlukování, konvoluční autoenkodér, extrakce příznaků, BoVW, BIRCH, ORB, učení bez učitele, OBR, convolution autoencoder

Dostupnost: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-413248

Automatická klasifikace obrazů ; Automatic image classification

Autoři: Ševčík, Zdeněk Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Přispěvatelé: Ševčík, Zdeněk Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning

Popis souboru: application/pdf; application/zip; text/html

Relation: ŠEVČÍK, Z. Automatická klasifikace obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.; 126059; http://hdl.handle.net/11012/189399

Dostupnost: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Ševčík, Zdeněk Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Přispěvatelé: Ševčík, Zdeněk Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Témata: strojové učení, extrakce příznaků, feature extraction, automatická klasifikace obrazů, BoVW, konvoluční autoenkodér, učení bez učitele, Aglomerativní shlukování, unsupervised learning, automatic image classification, OBR, machine learning, ORB, BIRCH, K-majority, K-means, Aglomerativ clustering, convolution autoencoder, BRISK

Popis souboru: application/pdf; application/zip; text/html

Přístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán Ševčík, Zdeněk

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning, Text

URL: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán Ševčík, Zdeněk

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning, Text

URL: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning, Text

URL: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning, Text

URL: http://hdl.handle.net/11012/189399

Automatická klasifikace obrazů

Autoři: Sikora, Pavel Miklánek, Štěpán Ševčík, Zdeněk

Témata: Aglomerativní shlukování, automatická klasifikace obrazů, BIRCH, BoVW, BRISK, extrakce příznaků, K-majority, K-means, konvoluční autoenkodér, OBR, strojové učení, učení bez učitele, Aglomerativ clustering, automatic image classification, convolution autoencoder, feature extraction, machine learning, ORB, unsupervised learning, Text

URL: http://hdl.handle.net/11012/189399