Výsledky vyhľadávania - deep conventional autoencoder (ConvAE)

Alternativne vyhľadávanie:

  • Zobrazené výsledky 1 - 3 z 3
Upresniť hľadanie
  1. 1

    ConvAE: A New Channel Autoencoder Based on Convolutional Layers and Residual Connections Autor Ji, Dong Jin, Park, Jinsol, Cho, Dong-Ho

    ISSN: 1089-7798, 1558-2558
    Vydavateľské údaje: New York IEEE 01.10.2019
    Vydané v IEEE communications letters (01.10.2019)
    “…In this letter, we propose ConvAE, a new channel autoencoder structure. ConvAE uses residual blocks with convolutional layers…”
    Získať plný text
    Journal Article
  2. 2

    ConvAE-Advanced: Adaptive Transmission Across Multiple Timeslots for Error Resilient Operation Autor Ji, Dong Jin, Cho, Dong-Ho

    ISSN: 1089-7798, 1558-2558
    Vydavateľské údaje: New York IEEE 01.09.2020
    Vydané v IEEE communications letters (01.09.2020)
    “…Recent advancements in machine learning for communications show that channel autoencoders could revolutionize conventional communication systems through end-to-end optimization…”
    Získať plný text
    Journal Article
  3. 3

    Impartially Validated Multiple Deep-Chain Models to Detect COVID-19 in Chest X-ray Using Latent Space Radiomics Autor Yousefi, Bardia, Kawakita, Satoru, Amini, Arya, Akbari, Hamed, Advani, Shailesh M., Akhloufi, Moulay, Maldague, Xavier P. V., Ahadian, Samad

    ISSN: 2077-0383, 2077-0383
    Vydavateľské údaje: Switzerland MDPI AG 14.07.2021
    Vydané v Journal of clinical medicine (14.07.2021)
    “… First, we used a 2D U-Net model to segment the lung lobes. Then, we extracted deep latent space radiomics by applying deep convolutional autoencoder (ConvAE…”
    Získať plný text
    Journal Article