Ara
Toplam kayıt 18, listelenen: 11-18
EEG Sinyallerinin Sınıflandırılmasında Evrimsel Öznitelik Seçim Metotlarının Kullanılması
(Marmara Üniversitesi, 2021)
Elektroensefalografi beyindeki elektriksel akımın ölçülmesi ile elde edilen sinyallerdir. Bu sinyallerin sınıflandırılması özellikle beyin sinyalleri ile ilgili rahatsızlıkların teşhis, tanı ve tedavisine katkı sağladığı ...
MS-TR: A Morphologically Enriched Sentiment Treebank and Recursive Deep Models for Compositional Semantics in Turkish
(Taylor & Francis, 2021)
Recursive Deep Models have been used as powerful models to learn
compositional representations of text for many natural language processing tasks.
However, they require structured input (i.e. sentiment treebank) to encode ...
A Deep Learning Model for Automated Segmentation of Fluorescence Cell images
(IOP Publishing Ltd, 2021)
Deep learning techniques bring together key advantages in biomedical image
segmentation. They speed up the process, increase the reproducibility, and reduce the workload
in segmentation and classification. Deep learning ...
Classification of Covid-19 X-ray Images Using Tridiagonal Matrix Enhanced Multivariance Products Representation (TMEMPR)
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021)
Medical images are crucial data sources for diseases
that can not be diagnosed easily. X-rays, one of the medical
images, have high resolution. Processing high-resolution images
leads to a few problems such as difficulties ...
Az Örnekli Öğrenme ile Mikroskobik Görüntülerden Maya Hücresi Segmentasyonu
(IEEE, 2021)
Mikroskobik görüntülerden otomatik hücre segmentasyonu,
derin sinir ağları veya görüntü işleme teknikleri kullanılarak
yapılabilmektedir. Bu tekniklerin ayrı ayrı problemleri
ve zorlukları bulunmakla birlikte özellikle ...
Derin Sinir Ağları Kullanarak Medikal Görüntü Bölütleme
(IEEE, 2021)
Medikal görüntülerin otomatik bölütlenmesi, bu
görüntüler kullanılarak çeşitli hastalıkların teşhis edilmesinde
önemli bir rol oynamaktadır. Görüntü bölütleme, bir çok medikal
görüntüye ayrı ayrı uygulanarak farklı ...
Enhancing Nearest Centroid with Coverage Principle for Classification Problem
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021)
Motivated by the network coverage of the
trans- mitter, this research proposes a novel coverage-based
method to improve the Nearest Centroid’s class prediction by
replacing the centroid with radius coverage as the ...
Az Örnekle Öğrenme Problemleri için MAML ve ProtoNet Algoritmalarının İncelenmesi
(Osman Sağdıç, 2021)
Derin sinir ağları ile özellikle görüntü veri kümeleri üzerinde çok başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Ancak bu başarının arkasında
büyük ölçekli etiketli veri kümeleri yatmaktadır. Derin öğrenme ağlarının özelleşmiş ...