Weighted Neural(가중 신경망)란 무엇입니까?
Weighted Neural 가중 신경망 - We study the questions concerning the properties and capabilities of computational bithreshold real-weighted neural-like units. [1]우리는 연산 비트 임계값 실수 가중치 신경 유사 단위의 속성과 기능에 관한 질문을 연구합니다. [1]
Temporally Weighted Neural 시간 가중 신경망
A novel geographically and temporally weighted neural network constrained by global training (GC-GTWNN) is proposed in this article for the remote sensing estimation of surface PM2. [1] Then, a geographically and temporally weighted neural network (GTWNN) model was proposed by integrating artificial neural network (ANN) into geographically and temporally weighted regression (GTWR) using publicly available data sources, including satellite imagery and climate data. [2]이 기사에서는 표면 PM2의 원격 감지 추정을 위해 글로벌 훈련(GC-GTWNN)에 의해 제한되는 새로운 지리적 및 시간적 가중 신경망을 제안합니다. [1] 그런 다음 위성 이미지 및 기후 데이터를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스를 사용하여 인공 신경망(ANN)을 GTWR(지리적 및 시간적 가중 회귀)에 통합하여 GTWNN(지리적 및 시간적 가중 신경망) 모델을 제안했습니다. [2]
weighted neural network 가중 신경망
We proposed a method of region detection followed by target detection to detect small-scale targets from large-scale remote sensing images, with a light-weighted neural network trained on our own dataset. [1] A novel geographically and temporally weighted neural network constrained by global training (GC-GTWNN) is proposed in this article for the remote sensing estimation of surface PM2. [2] Then, a geographically and temporally weighted neural network (GTWNN) model was proposed by integrating artificial neural network (ANN) into geographically and temporally weighted regression (GTWR) using publicly available data sources, including satellite imagery and climate data. [3] To this end, we established a geographically weighted deep neural network (GWDNN) model that constructs a spatially weighted neural network (SWNN) through geographic location data and builds a neural network through stand factors and remote sensing factors to improve the interpretability of the spatial model of DDWV. [4] We perform a simple technique based on sigmoid-weighted neural network with back propagation algorithm. [5] The exploration of the evaluation effect of rural tourism spatial pattern based on the multifactor-weighted neural network model in the era of big data aims to optimize the spatial layout of rural tourist attractions. [6] Besides, we also focus on the possibilities of implementing Face Mask with a light-weighted neural network MobileNet for embedded or mobile devices. [7] A feature-weighted neural network model for the prediction of the endpoint temperature of molten steel (MSET) in a ladle furnace (LF) is proposed in this paper. [8] Therefore, we propose a novel spatial and depth weighted neural network structure to extract effective features, and further improve the performance of AD diagnosis. [9] The results demonstrate that, with 3D depthwise convolutions, 3D vision tasks like classification and reconstruction can be carried out with more light-weighted neural networks while still delivering comparable performances. [10] The computer vision literature shows that randomly weighted neural networks perform reasonably as feature extractors. [11] The topological structure of the spline weighted neural network is very simple, and the number of its neurons is independent of the number of samples, which is equal to the number of input and output nodes. [12] Objective This paper emphasizes on the prediction of software defect density using weighted neural networks and comparison with the fuzzy logic-based approach. [13]우리는 자체 데이터 세트에서 훈련된 경량 신경망을 사용하여 대규모 원격 감지 이미지에서 소규모 표적을 감지하기 위해 영역 감지 후 표적 감지 방법을 제안했습니다. [1] 이 기사에서는 표면 PM2의 원격 감지 추정을 위해 글로벌 훈련(GC-GTWNN)에 의해 제한되는 새로운 지리적 및 시간적 가중 신경망을 제안합니다. [2] 그런 다음 위성 이미지 및 기후 데이터를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스를 사용하여 인공 신경망(ANN)을 GTWR(지리적 및 시간적 가중 회귀)에 통합하여 GTWNN(지리적 및 시간적 가중 신경망) 모델을 제안했습니다. [3] 이를 위해 우리는 지리적 위치 데이터를 통해 SWNN(Spatially Weighted Neural Network)을 구성하고, Stand factor와 Remote Sensing 요소를 통해 신경망을 구축하여 공간 모델의 해석 가능성을 높이는 GWDNN(Geographically Weighted Deep Neural Network) 모델을 구축했습니다. DDWV의. [4] 역전파 알고리즘을 사용하는 S자형 가중 신경망 기반의 간단한 기술을 수행합니다. [5] 빅데이터 시대 다인자 가중 신경망 모델을 기반으로 농촌 관광 공간 패턴의 평가 효과 탐색은 농촌 관광 명소의 공간 배치를 최적화하는 것을 목표로 한다. [6] 또한 임베디드 또는 모바일 장치용 경량 신경망 MobileNet으로 Face Mask를 구현할 수 있는 가능성에 중점을 둡니다. [7] 본 논문에서는 LF(Ladle Furnace)에서 용강(MSET)의 종말점 온도 예측을 위한 특징 가중 신경망 모델을 제안합니다. [8] 따라서 우리는 효과적인 특징을 추출하고 AD 진단의 성능을 더욱 향상시키기 위해 새로운 공간 및 깊이 가중 신경망 구조를 제안합니다. [9] 결과는 3D 깊이별 컨볼루션을 사용하여 분류 및 재구성과 같은 3D 비전 작업을 더 가벼운 신경망으로 수행하면서 여전히 유사한 성능을 제공할 수 있음을 보여줍니다. [10] 컴퓨터 비전 문헌은 무작위로 가중된 신경망이 특징 추출기로 합리적으로 작동함을 보여줍니다. [11] 스플라인 가중 신경망의 위상 구조는 매우 간단하며 뉴런의 수는 입력 및 출력 노드의 수와 동일한 샘플 수와 무관합니다. [12] 목적 이 논문은 가중 신경망을 이용한 소프트웨어 결함 밀도 예측 및 퍼지 논리 기반 접근 방식과의 비교를 강조합니다. [13]