...
机译:开发基于牛顿-拉夫森的深度特征选择框架,用于皮肤病变识别
COMSATS Univ Dept Comp Sci Wah Campus Islamabad Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept Elect & Comp Engn Wah Campus Wah Pakistan;
St Johns Univ Collins Coll Profess Studies Div Comp Sci Math & Sci New York NY USA;
Canara Engn Coll Informat Sci Mangaluru Karnataka India;
Skin cancer; Contrast stretching; Lesion localization; Deep features; Best features;
机译:通过显着性方法和最优深度神经网络特征选择的皮肤病变检测和识别综合框架
机译:基于属性的皮肤病变检测和识别:面具RCNN和基于转移学习的深度学习框架
机译:Dermo-Doctor:一种用于同时皮肤病变检测和识别的框架,使用深卷积神经网络具有端到端双编码器
机译:基于多模型深度神经网络的皮肤损伤分类特征提取和最优选择方法
机译:使用特征选择,基于字典的稀疏编码和深度学习减少步态识别的协变量因素。
机译:基于深度特征袋的基于脑电图的多模态情绪识别:一种最优特征选择方法
机译:使用多层深度融合和选择的对象识别的可持续深入学习框架