Поиск

Материалов:
1 005 012

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

Автор

Ключевое слово

Тип статьи

DOI

ORCID

Дополнительно:

Период публикации

Репозиторий

По вашему запросу найдено документов: 132

Страница 4 из 14

Detection of cardiac arrhythmia based on the analysis of electrocardiogram using deep learning models

Shchetinin Eugene.Yu., Sevastyanov L.A., Demidova A.V., Blinkov Y.A.

of convolutional (CNN) and recurrent deep neural networks with LSTM unit. The results of performed computer

Application of Smart Watch-based data set analysis in medical internet of things

Wu Haoran

. And implemented through LSTM-CNN.

Автоматическая генерация коротких текстов на основе применения нейронных сетей LSTM и SeqGAN

Кривошеев, Николай Анатольевич, Иванова, Юлия Александровна, Спицын, Владимир Григорьевич

LSTM и SeqGAN на русском и английском языках. Для обучения нейронной сети используются следующие

Сравнение методов анализа настроений глубокого обучения, включая LSTM и машинное обучение

Тапе, Жан Макс Хабиб, Погуда, Алексей Андреевич

методы обработки естественного языка (ОЕЯ), глубокое обучение, а также модели - LSTM, CNN, SVM TF

Использование рекуррентных нейронных сетей с LSTM архитектурой для предсказания динамики цен на биткойн: магистерская диссертация по направлению подготовки: 38.04.01 - Экономика

Мазуренко, Владислав Александрович

Использование рекуррентных нейронных сетей с LSTM архитектурой для предсказания динамики цен на

Разработка алгоритма обнаружения аномалий в технологических сигналах на основе LSTM-сетей: выпускная бакалаврская работа по направлению подготовки: 09.03.03 - Прикладная информатика

Покровский, Денис Витальевич

Разработка алгоритма обнаружения аномалий в технологических сигналах на основе LSTM

Utilization of LSTM neural network for water production forecasting of a stepped solar still with a corrugated absorber plate

Elsheikh Ammar H.

This study introduces a long short-term memory (LSTM) neural network model to forecast

Применение вычислительных сред для ускорения рекуррентных нейронных сетей

Шатравин, Владислав, Шашев, Дмитрий Вадимович

краткосрочной памяти (LSTM) на ускорителях, построенных на основе ПВС. Приведены формулы оценки быстродействия

Financial Profitability Evaluation and Forecasting Using the Deep Learning: A Case of the Chinese Petroleum Industry

Ding X., Ye L., Jin J., Wang Y.

neural network (LSTM) model. The results show that the profitability of Chinese petroleum industry listed

Control of a Technological Cycle of Production Process Based on a Neuro-Controller Model

Smorodin, V., Prokhorenko, V.

LSTM

Страница 4 из 14

Фасеты

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация