Federacja Bibliotek Cyfrowych

Strona główna
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa
Methods for Interpretation and Validation of Representations Generated by Deep Convolutional Neural Networks

Szczegóły obiektu: Methods for Interpretation and Validation of Representations Generated by Deep Convolutional Neural Networks

tile.noImage

Instytucja dostarczająca:Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Opis

Tytuł:
Methods for Interpretation and Validation of Representations Generated by Deep Convolutional Neural Networks
Twórca:
Szandała, Tomasz
Współtwórca:
Maciejewski, Henryk. Redakcja
Dostępność obiektu:
Dostęp otwarty
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright);
Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku
Data:
2022.12.31;
2022
Typ:
rozprawa doktorska
Język:
eng;
angielski;
English
Wydawca:
Politechnika Wrocławska
Relacja:
Politechnika Wrocławska. Wydział Informatyki i Telekomunikacji
Temat i słowa kluczowe:
explainable AI;
convolutional neural networks;
deep learning
Dostawca danych:
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
poproś o pozwolenie
Rodzaj zawartości:
teksty

Podobne obiekty

tile.noImage

Methods for Interpretation and Validation of Representations Generated by Deep Convolutional Neural Networks

Twórca:Szandała, Tomasz

Data:2022.12.31 | 2022

Rodzaj zawartości:teksty

tile.noImage

Simultaneous monitoring of chromatic dispersion and optical signal to noise ratio in optical links using convolutional neural network and asynchronous delay-tap sampling

Twórca:Mrozek, Tomasz | Perlicki, Krzysztof | Jakubiak, Andrzej

Data:2020.12.31 | 2020

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Theory I: Deep networks and the curse of dimensionality

Twórca:Poggio, T. | Liao, Q.

Data:2018.12.31

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Can Machines Have Free Will? Analysis of the Concept of Free Will in Relation to the Psychophysical Problem

Twórca:Krenc, Krzysztof

Data:2022.08.23 | 2022 | 2022.10.05

Rodzaj zawartości:teksty

tile.noImage

Theory II: Deep learning and optimization

Twórca:Poggio, T. | Liao, Q.

Data:2018.12.31

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Performance Analysis of LEACH with Deep Learning in Wireless Sensor Networks

Twórca:Prajapati, Hardik K | Joshi, Rutvij

Data:2022.12.19

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection Using Deep Learning Techniques

Twórca:Sherif, Fatma | Mohamed, Wael A. | Mohra, A.S.

Data:2019.11.03

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Deep Learning Can Improve Early Skin Cancer Detection

Twórca:Mohamed, Abeer | Mohamed, Wael A. | Zekry, Abdel Halim

Data:2019.09.06

Rodzaj zawartości:obrazy

Projekt FBC TeNe

Projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich w ramach Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa na lata 2014-2020 (projekt nr POPC.02.04.00-00-0012/20-00)

Więcej informacji o projekcie znajdziesz na stronie: https://tene.fbc.pionier.net.pl/

Fundusze Europejskie. Polska Cyfrowa

Rzeczpospolita Polska

FBC - Federacja Bibliotek Cyfrowych

Unia Europejska - Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego

Używamy plików cookies, by nieustannie zwiększać komfort przeglądania naszej strony internetowej. W celu uzyskania szczegółowych informacji, prosimy o zapoznanie się z dokumentem Polityki Prywatności