Wyszukiwarka
Nie znaleźliśmy wyników w zadanych kryteriach!
Ale mamy wyniki w innych katalogach.Filtry
wszystkich: 2256
-
Katalog
- Publikacje 1822 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 57 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 40 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 67 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 4 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 11 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 3 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 251 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: FEEDFORWARD NEURAL NETWORK
-
A Selection of Starting Points for Iterative Position Estimation Algorithms Using Feedforward Neural Networks
PublikacjaThis article proposes the use of a feedforward neural network (FNN) to select the starting point for the first iteration in well-known iterative location estimation algorithms, with the research objective of finding the minimum size of a neural network that allows iterative position estimation algorithms to converge in an example positioning network. The selected algorithms for iterative position estimation, the structure of the...
-
Neural Network World
Czasopisma -
NETWORK-COMPUTATION IN NEURAL SYSTEMS
Czasopisma -
Comparison of single best artificial neural network and neural network ensemble in modeling of palladium microextraction
Publikacja -
Deep neural network architecture search using network morphism
PublikacjaThe paper presents the results of the research on neural architecture search (NAS) algorithm. We utilized the hill climbing algorithm to search for well-performing structures of deep convolutional neural network. Moreover, we used the function preserving transformations which enabled the effective operation of the algorithm in a short period of time. The network obtained with the advantage of NAS was validated on skin lesion classification...
-
Resource constrained neural network training
PublikacjaModern applications of neural-network-based AI solutions tend to move from datacenter backends to low-power edge devices. Environmental, computational, and power constraints are inevitable consequences of such a shift. Limiting the bit count of neural network parameters proved to be a valid technique for speeding up and increasing efficiency of the inference process. Hence, it is understandable that a similar approach is gaining...
-
Artificial Neural Network for Multiprocessor Tasks Scheduling
Publikacja -
Approximation task decomposition for artificial neural network.
PublikacjaW pracy przedstawiono wpływ dekompozycji zadania na czasochłonność projektowania oraz dokładność i szybkość obliczeń sztucznej sieci neuronowej wykorzystanej do rozwiązania rzeczywistego problemu technicznego, którego matematyczny model był znany. Celem obliczeń prowadzonych przez sieć neuronową było określenie wartości współczynnika przepływu m na podstawie znajomości wartości: przewodności dźwiękowej C i średnicy przewodu d (a...
-
Neural Network Subgraphs Correlation with Trained Model Accuracy
PublikacjaNeural Architecture Search (NAS) is a computationally demanding process of finding optimal neural network architecture for a given task. Conceptually, NAS comprises applying a search strategy on a predefined search space accompanied by a performance evaluation method. The design of search space alone is expected to substantially impact NAS efficiency. We consider neural networks as graphs and find a correlation between the presence...
-
Neural network training with limited precision and asymmetric exponent
PublikacjaAlong with an extremely increasing number of mobile devices, sensors and other smart utilities, an unprecedented growth of data can be observed in today’s world. In order to address multiple challenges facing the big data domain, machine learning techniques are often leveraged for data analysis, filtering and classification. Wide usage of artificial intelligence with large amounts of data creates growing demand not only for storage...