Ara
Toplam kayıt 97, listelenen: 91-97
Triplet MAML for Few-shot Classification Problems
(Springer, 2023)
In this study, we propose a TripletMAML algorithm as an extension to Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) which is the most widely-used optimization-based meta-learning algorithm. We approach MAML from a metric-learning ...
Load Estimation of Different Types of Domestic Users Using Machine Learning Methods and Optimal Battery Sizing
(IEEE, 2023)
gained ever-increasing importance as the world population grows, set to reach 10 billion by 2050. The urgency for sustainable and nature-friendly energy production, as well as efficient consumption, parallels the rising ...
Çok Sınıflı Hücre Bölütleme için Derin Sinir Ağlarında Sınıf Ağırlıklı Cezalandırmanın Etkisi
(IEEE, 2024)
Derin öğrenme ağları, birçok alanda başarılı sonuçlar
vermekle birlikte karmaşıklıları sebebiyle aşırı uyum gibi
problemlere sebep olmaktadır. Bu sorunu çözmek için birçok
yaklaşım önerilmiş ve sınıf bazlı cezalandırma ...
PBC-NAS: Periferik Kan Hücrelerinin Sınıflandırılması İçin Sinir Mimarisi Arama
(IEEE, 2024)
Periferik kan hucresi (PBC) sınıflandırması, kanın
bileşenlerini tanımlamak ve insan sağlığını etkileyen karmaşık ilişkilerini anlamak için temel bir araçtır. PBC’ler, eritrositler,
lokositler ve trombositler gibi çeşitli ...
EEG Verilerinden CEEMD Algoritması Kullanılarak Epileptik Nöbetlerin Tespiti
(IEEE, 2024)
Epilepsi, beynin ani elektriksel deşarjları ile karakterize edilen Dünya Sağlık Örgütü'ne göre inmeden sonra en yaygın ikinci nörolojik bozukluktur. Absans epilepsi ise sık görülen epilepsi türlerinden biridir ve büyük ...
Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğunda Beynin Değişimi: Hacimsel MRG Çalışması
(IEEE, 2024)
Bu çalışmanın amacı, Dikkat Eksikliği ve
Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) hastalığında noninvaziv bir
yöntem olan MRG kullanılarak beyin hacim değişimleri analizi
gerçekleştirerek hastalığın tespit edilmesinde doktorlara ...
Neural Architecture Search Using Metaheuristics for Automated Cell Segmentation
(Springer, 2023)
Deep neural networks give successful results for segmentation of medical images. The need for optimizing many hyper-parameters
presents itself as a significant limitation hampering the effectiveness of
deep neural network ...