Suchergebnisse - embedded hybrid features sparse stacked autoencoder

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  1. 1

    Hybrid Feature Embedded Sparse Stacked Autoencoder and Manifold Dimensionality Reduction Ensemble for Mental Health Speech Recognition von Chen, Hong, Lin, Yuan, Li, Yongming, Wang, Wei, Wang, Pin, Lei, Yan

    ISSN: 2169-3536, 2169-3536
    Veröffentlicht: Piscataway IEEE 2021
    Veröffentlicht in IEEE access (2021)
    “… This paper proposes an embedded hybrid feature deep sparse stacked autoencoder ensemble method to solve this problem …”
    Volltext
    Journal Article
  2. 2

    Psychosis speech recognition algorithm based on deep embedded sparse stacked autoencoder and manifold ensemble von Zhang, Yi, Qin, Xiaolin, Lin, Yuan, Li, Yongming, Wang, Pin, Zhang, Zuwei, Li, Xiaofei

    ISSN: 1001-5515
    Veröffentlicht: China 25.08.2021
    Veröffentlicht in Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi (25.08.2021)
    “… To solve this problem, this paper proposes a deep embedded hybrid feature sparse stack autoencoder manifold ensemble algorithm …”
    Weitere Angaben
    Journal Article
  3. 3

    Hybrid Embedded Deep Stacked Sparse Autoencoder with w_LPPD SVM Ensemble von Li, Yongming, Yan, Lei, Wang, Pin, Liu, Yuchuan

    ISSN: 2331-8422
    Veröffentlicht: Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 17.02.2020
    Veröffentlicht in arXiv.org (17.02.2020)
    “… Besides, it suffers from small sample problem. In order to solve these problems, a novel deep autoencoder - hybrid feature embedded stacked sparse autoencoder(HESSAE …”
    Volltext
    Paper
  4. 4

    Embedded stacked group sparse autoencoder ensemble with L1 regularization and manifold reduction von Li, Yongming, Lei, Yan, Wang, Pin, Jiang, Mingfeng, Liu, Yuchuan

    ISSN: 1568-4946, 1872-9681
    Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.03.2021
    Veröffentlicht in Applied soft computing (01.03.2021)
    “… To solve the problem, this paper proposes an embedded stacked group sparse autoencoder (ESGSAE) for more effective feature learning …”
    Volltext
    Journal Article