Zobrazeno 1 - 10 of 21 788 pro vyhledávání: '"LSTM neural network"'
1
Report
Energy-based features and bi-LSTM neural network for EEG-based music and voice classification
Autor: Ariza, Isaac, Barbancho, Ana M., Tardon, Lorenzo J., Barbancho, Isabel
Publikováno v: Neural Comput and Applic 36, 791-802, 2024
The human brain receives stimuli in multiple ways; among them, audio constitutes an important source of relevant stimuli for the brain regarding communication, amusement, warning, etc. In this context, the aim of this manuscript is to advance in the
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2411.13217
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Personal learning material recommendation system for MOOCs based on the LSTM neural network
Autor: Tzeng, Jian-Wei, Huang, Nen-Fu, Chen, Yi-Hsien, Huang, Ting-Wei, Su, Yu-Sheng
Publikováno v: Educational Technology & Society, 2024 Apr 01. 27(2), 25-42.
Externí odkaz: https://www.jstor.org/stable/48766161
Zobrazit plný text záznamu
3
Report
Bi-LSTM neural network for EEG-based error detection in musicians' performance
Autor: Ariza, Isaac, Tardon, Lorenzo J., Barbancho, Ana M., De-Torres, Irene, Barbancho, Isabel
Publikováno v: Biomedical Signal Proces. and Control, Vol.78, 2022
Electroencephalography (EEG) is a tool that allows us to analyze brain activity with high temporal resolution. These measures, combined with deep learning and digital signal processing, are widely used in neurological disorder detection and emotion a
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2411.12400
Zobrazit plný text záznamu
4
Akademický článek
Drilling Rate of Penetration Prediction Based on CBT-LSTM Neural Network.
Autor: Bai, Kai1,2 (AUTHOR) 2022710655@yangtzeu.edu.cn, Jin, Siyi2 (AUTHOR) 2022710626@yangtzeu.edu.cn, Zhang, Zhaoshuo2 (AUTHOR) 2022710651@yangtzeu.edu.cn, Dai, Shengsheng2 (AUTHOR)
Publikováno v: Sensors (14248220). Nov2024, Vol. 24 Issue 21, p6966. 23p.
Zobrazit plný text záznamu
5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
8
Akademický článek
Wear fault diagnosis in hydro-turbine via the incorporation of the IWSO algorithm optimized CNN-LSTM neural network.
Autor: Dao, Fang1 (AUTHOR), Zeng, Yun1 (AUTHOR) zengyun001@163.com, Zou, Yidong2 (AUTHOR), Qian, Jing1 (AUTHOR)
Publikováno v: Scientific Reports. 10/25/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-22. 22p.
Zobrazit plný text záznamu
9
Report
Hybrid CNN Bi-LSTM neural network for Hyperspectral image classification
Autor: Sahoo, Alok Ranjan, Chakraborty, Pavan
Hyper spectral images have drawn the attention of the researchers for its complexity to classify. It has nonlinear relation between the materials and the spectral information provided by the HSI image. Deep learning methods have shown superiority in
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2402.10026
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje