School of Computer Science and Engineering, VIT University, Vellore;
School of Computer Science and Engineering, VIT University, Vellore;
Tensile stress; Machine learning; Biological neural networks; Machine learning algorithms; Computer architecture; Computational modeling;
机译:一种用于分类乳腺癌组织病理学图像的新深度卷积神经网络模型及拟议模型的封锁率优化
机译:描绘黑色素瘤深阶级:深度卷积神经网络,分类皮肤病变图像的方法
机译:为基于神经的学习分类器系统开发深度卷积神经网络
机译:使用深度学习进行分类多类图像:卷积神经网络模型
机译:利用递归卷积神经网络对P300 BCI信号进行分类
机译:DePicT黑色素瘤深度分类:一种深度卷积神经网络对皮肤病变图像进行分类的方法
机译:使用深度特征使用卷积神经网络,转移学习和机器学习分类的Covid-19 X射线图像分类的比较分析