75 نتيجة

تصدير النتائج الحالية
CSV Excel JSON حتى 2٬000 سجل.
غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة

IMPLEMENTASI MODEL CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK (CRNN) DENGAN BIDIRECTIONAL LONG SHORT-TERM MEMORY (BI-LSTM) UNTUK PENGENALAN EMOSI PADA SUARA

الباحث
ADHIRAJASA M. RADITYA
الجامعة
Lampung University
الدولة
إندونيسيا
التخصص الرئيسي
معالجة اللغة الطبيعية › تحليل المشاعر

Pengenalan emosi pada suara merupakan tugas kompleks yang krusial untuk interaksi manusia-mesin. Penelitian ini mengimplementasikan dan mengevaluasi model Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) yang menggabungkan keunggulan Convolutional Neural Network…

غير محددة في المصدر 2019 بحاجة إلى مراجعة متاح

Predicting Irregularities in Arrival Times for Toronto Transit Buses with LSTM Recurrent Neural Networks Using Vehicle Locations and Weather Data

الباحث
Anshuman Kush
الجامعة
Trent University
الدولة
كندا
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

Public transportation systems play important role in the quality of life of citizens in any metropolitan city. However, public transportation authorities face criticisms from commuters due to irregularities in bus arrival times. For example, transit bus users…

غير محددة في المصدر 2025 بحاجة إلى مراجعة

NORMALISASI DOKUMEN TEKS MENGANDUNG KATA MIXED-CODE UNTUK ANALISIS SENTIMEN DENGAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK LONG SHORT-TERM MEMORY (RNN-LSTM)

الباحث
ANJAS WIRANTA TARIGAN ; Erlanshari Aan ; Susanto Agus
الجامعة
University of Bengkulu
الدولة
إندونيسيا
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM
غير محددة في المصدر 2024 بحاجة إلى مراجعة

A Deep Neural Network Approach Integrating CNN and BiLSTM-Transformer Architectures for Emotion Recognition from Speech

الباحث
Divyansh Anand
الجامعة
غير متوفر
الدولة
غير متوفر
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › المحوّلات (Transformers)

The goal of speech emotion recognition is to make human-computer interaction more efficient in several areas such as customer service, entertainment industry, human-computer interaction, healthcare, and education. Previous work in speech emotion analysis prese…

غير محددة في المصدر 2023 بحاجة إلى مراجعة متاح

Prediction of Blood Glucose Levels for Diabetic Patients from LSTM-Type Recurrent Neural Networks

الباحث
Ismael Vega Rojas
الجامعة
Universidad Industrial de Santander
الدولة
كولومبيا
التخصص الرئيسي
الذكاء الاصطناعي الطبي › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

En este trabajo de grado se presenta un modelo de estimación de glucosa para pacientes con diabetes mellitus tipo 1, donde se usa el simulador T1DMS (Visentin et al., 2018) con el que se obtiene un conjunto de mediciones de insulina y glucosa para entrenar el…

غير محددة في المصدر 2023 بحاجة إلى مراجعة متاح

LSTM recurrent neural network for identification of a thermal system

الباحث
Guilherme Nomura Mateus Leite
الجامعة
Federal University of Technology – Paraná
الدولة
البرازيل
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

The focus of this graduation thesis is the application of a Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network (RNN) in the context of identifying and modeling a complex thermal system consisting of two heaters and two sensors. The proposed approach is bas…

غير محددة في المصدر 2021 بحاجة إلى مراجعة

Intra-day photovoltaic generation forecast using LSTM recurrent neural networks and historical energy data

الباحث
Bruno Rapchaell Magalhaes da Cunha
الجامعة
غير متوفر
الدولة
غير متوفر
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

Este trabalho apresenta uma metodologia que utiliza dados históricos de energia para obter a previsão de geração de sistemas fotovoltaicos no horizonte de 1h, utilizando o conceito de janela temporal (time steps) e uma rede recorrente do tipo LSTM (Long Short…

غير محددة في المصدر 2020 بحاجة إلى مراجعة متاح

Predicting U.S. business cycles with recurrent neural networks : An extensive multivariate time-series analysis for comparing LSTM and GRU networks

الباحث
Markus M. Mäkelä
الجامعة
University of Turku
الدولة
فنلندا
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

This study examines how 22 different long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) network architectures suit predicting U.S. business cycles. The networks create 91-day forecasts for the dependent variable by using multivariate time-series data…

غير محددة في المصدر 2019 بحاجة إلى مراجعة

Time Series Forecasting of House Prices: An evaluation of a Support Vector Machine and a Recurrent Neural Network with LSTM cells

الباحث
Jako Rostami ; Fredrik Hansson
الجامعة
KTH Royal Institute of Technology
الدولة
السويد
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

In this thesis, we examine the performance of different forecasting methods. We use dataof monthly house prices from the larger Stockholm area and the municipality of Uppsalabetween 2005 and early 2019 as the time series to be forecast. Firstly, we compare the…

غير محددة في المصدر 2019 بحاجة إلى مراجعة

Generating rhyming poetry using LSTM recurrent neural networks

الباحث
Cole Peterson
الجامعة
University of Victoria
الدولة
كندا
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

Current approaches to generating rhyming English poetry with a neural network involve constraining output to enforce the condition of rhyme. We investigate whether this approach is necessary, or if recurrent neural networks can learn rhyme patterns on their ow…

غير محددة في المصدر 2018 بحاجة إلى مراجعة

LSTM Neural Network Models for Market Movement Prediction

الباحث
Edwin Li
الجامعة
KTH Royal Institute of Technology
الدولة
السويد
التخصص الرئيسي
التعلم العميق والشبكات العصبية › الشبكات العصبية المتكررة وLSTM

Interpreting time varying phenomena is a key challenge in the capital markets. Time series analysis using autoregressive methods has been carried out over the last couple of decades, often with reassuring results. However, such methods sometimes fail to explai…