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
HITEC Univ Dept Comp Sci &
Engn Museum Rd Taxila Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept ECE Wah Campus Islamabad Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept CS Wah Campus Islamabad Pakistan;
SMME NUST Dept Robot Islamabad Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept CS Wah Campus Islamabad Pakistan;
St Johns Univ Div Comp Sci Math &
Sci Coll Profess Studies New York NY USA;
Melanoma; Saliency segmentation; CNN features; Fusion; Optimal features; Neural network;
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: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
机译:基于最优特征选择的语音情绪识别使用两流深卷积神经网络
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:使用深度学习卷积神经网络框架的特征工程技术在视频中检测视频
机译:深度特征聚类的情感识别特征选择的创新多模型神经网络方法
机译:使用优化的混合特征映射皮肤病变检测和分类来改进框架
机译:使用前馈神经网络和信噪比的突出特征选择,重点是网络威胁检测和分类。