Performance analysis of convolutional neural networks extended with predefined kernels in image classification / Arash Fatehi
While Machine Learning aims to solve more challenging problems, Artificial Neural Networks (ANN) become deeper and more accurate. Convolutional Neural Network (CNN) is not an exception and state-of-art architectures consist of millions of learnable parameters. Aiming for better performance, these ne...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Arash , Fatehi |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://studentsrepo.um.edu.my/14682/1/Arash_Fatehi.pdf http://studentsrepo.um.edu.my/14682/2/Arash_Fatehi.pdf http://studentsrepo.um.edu.my/14682/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Predefined Object Reduction
بواسطة: Mohammed, Mohammed Adam Taheir, وآخرون
منشور في: (2013) -
Utilising VGG-16 of convolutional neural network for medical image classification
بواسطة: Ismail, Amelia Ritahani, وآخرون
منشور في: (2024) -
A comparative performance of different convolutional
neural network activation functions on image classification
بواسطة: Azhary, Muhammad Zulhazmi Rafiqi, وآخرون
منشور في: (2024) -
Convolutional neural network long short-term memory (CNN + LSTM) for histopathology cancer image classification
بواسطة: Zainudin, Zanariah, وآخرون
منشور في: (2020) -
Development of hybrid convolutional neural network and autoregressive integrated moving average on computed tomography image classification
بواسطة: Abdulrazak Yahya, Saleh, وآخرون
منشور في: (2023)