Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"time-series data augmentation"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jordan Yeomans, Simon Thwaites, William S. P. Robertson, David Booth, Brian Ng, Dominic Thewlis
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 7, Pp 131248-131255 (2019)
Deep learning algorithms have shown remarkable performance in classification tasks, however, they typically perform poorly with small training datasets due to overfitting. Overfitting occurs for all data types, although for the purposes of this study
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c69b8fdc0e674a479f99cad11dad45d0
Publikováno v:
Symmetry, Vol 13, Iss 5, p 845 (2021)
The neural-network-based human activity recognition (HAR) technique is being increasingly used for activity recognition in virtual reality (VR) users. The major issue of a such technique is the collection large-scale training datasets which are key f
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/26e5b7104be346b9ae135c7d1fa2e78d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Symmetry, Vol 13, Iss 845, p 845 (2021)
Symmetry; Volume 13; Issue 5; Pages: 845
Symmetry; Volume 13; Issue 5; Pages: 845
The neural-network-based human activity recognition (HAR) technique is being increasingly used for activity recognition in virtual reality (VR) users. The major issue of a such technique is the collection large-scale training datasets which are key f
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7b95dbdad95030624f501455397c5ebf
https://www.mdpi.com/2073-8994/13/5/845
https://www.mdpi.com/2073-8994/13/5/845
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.