Wyszukiwarka
Nie znaleźliśmy wyników w zadanych kryteriach!
Ale mamy wyniki w innych katalogach.Filtry
wszystkich: 2098
-
Katalog
- Publikacje 1570 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 192 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 28 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 87 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 8 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 60 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 8 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 144 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: SELF-SUPERVISED LEARNING
-
Self-Supervised Learning to Increase the Performance of Skin Lesion Classification
PublikacjaTo successfully train a deep neural network, a large amount of human-labeled data is required. Unfortunately, in many areas, collecting and labeling data is a difficult and tedious task. Several ways have been developed to mitigate the problem associated with the shortage of data, the most common of which is transfer learning. However, in many cases, the use of transfer learning as the only remedy is insufficient. In this study,...
-
Supervised-learning-based development of multi-bit RCS-reduced coding metasurfaces
PublikacjaCoding metasurfaces have been introduced as efficient tools allowing meticulous control over the electromagnetic (EM) scattering. One of their relevant application areas is radar cross section (RCS) reduction, which principally relies on the diffusion of impinging EM waves. Despite its significance, careful control of the scattering properties poses a serious challenge at the level of practical realization. This article is concerned...
-
DALSA: Domain Adaptation for Supervised Learning From Sparsely Annotated MR Images
Publikacja -
Attention-Based Deep Learning System for Classification of Breast Lesions—Multimodal, Weakly Supervised Approach
PublikacjaBreast cancer is the most frequent female cancer, with a considerable disease burden and high mortality. Early diagnosis with screening mammography might be facilitated by automated systems supported by deep learning artificial intelligence. We propose a model based on a weakly supervised Clustering-constrained Attention Multiple Instance Learning (CLAM) classifier able to train under data scarcity effectively. We used a private...
-
Studies in Self-Access Learning Journal
Czasopisma -
Unsupervised Learning for Biomechanical Data Using Self-organising Maps, an Approach for Temporomandibular Joint Analysis
PublikacjaWe proposed to apply a specific machine learning technique called Self-Organising Maps (SOM) to identify similarities in the performance of muscles around human temporomandibular joint (TMJ). The performance was assessed by measuring muscle activation with the use of surface electromyography (sEMG). SOM algorithm used in the study was able to find clusters of data in sEMG test results. The SOM analysis was based on processed sEMG...
-
Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych
PublikacjaW pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublikacjaW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Deep Learning Basics 2023/24
Kursy OnlineA course about the basics of deep learning intended for students of Computer Science. It includes an introduction to supervised machine learning, the architecture of basic artificial neural networks and their training algorithms, as well as more advanced architectures (convolutional networks, recurrent networks, transformers) and regularization and optimization techniques.
-
CO-CURRICULAR ACTIVITIES IN TEACHING GEODESY
PublikacjaApart from education process based on the curricular activities, the whole set of co-curricular activities (CCAs) can help students to develope both expert knowledge and social skills. These activities are separated from academic course, sometimes placed outside of school or after regular school hours. Co-curricular activities such as students' scientific circles, workshops, conferences or festivals of science, publication, honor...