Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Park, JangYeon"'
Recently deep learning based recommendation systems have been actively explored to solve the cold-start problem using a hybrid approach. However, the majority of previous studies proposed a hybrid model where collaborative filtering and content-based
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1807.06786
Music highlights are valuable contents for music services. Most methods focused on low-level signal features. We propose a method for extracting highlights using high-level features from convolutional recurrent attention networks (CRAN). CRAN utilize
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.05901
In music domain, feature learning has been conducted mainly in two ways: unsupervised learning based on sparse representations or supervised learning by semantic labels such as music genre. However, finding discriminative features in an unsupervised
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.06648
Autor:
Jung, Hoesu, Park, Bumwoo, Lee, Changkyung, Cho, Junghun, Suh, Jiyeon, Park, JangYeon, Kim, YoungRo, Kim, Jeongkon, Cho, Gyunggoo, Cho, HyungJoon
Publikováno v:
In Nanomedicine: Nanotechnology, Biology, and Medicine November 2014 10(8):1679-1689
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Park, Jangyeon, Choi, Yanghee
Publikováno v:
Annals of Telecommunications; Sep1997, Vol. 52 Issue 9/10, p465-475, 11p
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.