Výsledky vyhľadávania - stack sparse autoencoder deep learning model (SSAE)

  • Zobrazené výsledky 1 - 4 z 4
Upresniť hľadanie
  1. 1

    Microscopic segmentation and classification of COVID‐19 infection with ensemble convolutional neural network Autor Amin, Javeria, Anjum, Muhammad Almas, Sharif, Muhammad, Rehman, Amjad, Saba, Tanzila, Zahra, Rida

    ISSN: 1059-910X, 1097-0029, 1097-0029
    Vydavateľské údaje: Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 01.01.2022
    Vydané v Microscopy research and technique (01.01.2022)
    “… In Phase III, segmented images are passed to the stack sparse autoencoder (SSAE…”
    Získať plný text
    Journal Article
  2. 2

    Revolutionizing Software Defect Prediction Through Deep Learning Autor G, Selvin Jose, Charles, J

    Vydavateľské údaje: IEEE 08.08.2024
    “…) techniques, specifically focusing on Convolutional Neural Networks (CNN) and Stack Sparse Autoencoders (SSAE…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  3. 3

    Deep Neural Network Based on A Stacked Autoencoder For 3D-Finger Knuckle Recognition Autor Al-Janabi, Dua'a Hamed, Al-Juboori, Ali Mohsin

    Vydavateľské údaje: IEEE 20.03.2023
    “… This paper offers an effective deep learning technique, stacked sparse autoencoders (SSAEs), to identify the individual through a 3d finger knuckle…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  4. 4

    Design of peer-to-peer energy trading in transactive energy management for charge estimation of lithium-ion battery on hybrid electric vehicles Autor Annamalai, Subramanian, Mangaiyarkarasi, S.P., Rani, M.Santhosh, Ashokkumar, V., Gupta, Deepak, Rodrigues, Joel JPC

    ISSN: 0378-7796, 1873-2046
    Vydavateľské údaje: Amsterdam Elsevier B.V 01.06.2022
    Vydané v Electric power systems research (01.06.2022)
    “…•To develop optimal machine learning based SOC estimation (OML-SOCE) model for HEVs in TEM.•SSAE are optimally adjusted by the use of SSA in such a way that the prediction performance can be considerably improved…”
    Získať plný text
    Journal Article