Снижение размерности данных с помощью нейронных сетей

Нейронные сети и физические системы с возникающими коллективными вычислительными способностями.1982

Искусственный интеллект: мощная парадигма для научных исследований2021 Унифицирующий обзор глубоких и поверхностных методов обнаружения аномалий2021 Современное состояние технологий обнаружения дефектов на основе машинного зрения2021 Глубокое обучение в оптической метрологии: обзор2022 Глубокое обучение для искусственного интеллекта2021 Глубокое обучение для обнаружения аномалий во временных рядах: обзор2024 Классификация гиперспектральных изображений — от традиционных методов к глубоким моделям: обзор и перспективы2021 Обзор вибрационных методов обнаружения повреждений в строительных конструкциях: от традиционных методов до приложений машинного и глубокого обучения2020 Цифровой двойник: ценности, проблемы и факторы обеспечения с точки зрения моделирования2020 Классификация сцен на изображениях дистанционного зондирования с использованием глубокого обучения: проблемы, методы, эталонные наборы данных и перспективы2020 Глубокое обучение для универсального обнаружения объектов: обзор2019 Последние достижения и применения машинного обучения в физике и материаловедении твёрдого тела2019 Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения: обзор2019 Распознавание речи с использованием глубоких нейронных сетей: систематический обзор2019 Обзор алгоритмов и архитектур глубинного обучения2019 Глубокое обучение для компьютерного зрения: краткий обзор2018 Непарный перенос изображений с помощью циклически согласованных состязательных сетей2017 Генеративные состязательные сети с методом наименьших квадратов2017 Преобразование изображений в изображения с помощью условных состязательных сетей2017 Глубокое обучение в здравоохранении: обзор, возможности и проблемы2017