HANDWRITTEN NUMERICAL DIGIT CLASSIFICATION WITH (DEEP) GAUSSIAN PROCESSES
Pada tahun 2021 perkiraan jumlah manusia yang ada di bumi adalah 7.7 miliar manusia yang hidup di bumi ini, tidak ada satu pasang pun manusia yang serupa, termasuk manusia yang memiliki saudara kembar.
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Adianto Harjono, Ferdinand |
---|---|
التنسيق: | Final Project |
اللغة: | Indonesia |
الوصول للمادة أونلاين: | https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/66207 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Institut Teknologi Bandung |
اللغة: | Indonesia |
مواد مشابهة
-
Robust vision-based features and classification schemes for off-line handwritten digit recognition
بواسطة: Teow, L.-N., وآخرون
منشور في: (2013) -
COMPARISON OF DEEP CONVOLUTIONAL GAUSSIAN PROCESS MODEL WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK IN IMAGE CLASSIFICATION
بواسطة: Alexander Owen, Nelson -
NEW ADVANCES IN BAYESIAN INFERENCE FOR GAUSSIAN PROCESS AND DEEP GAUSSIAN PROCESS MODELS
بواسطة: YU HAIBIN
منشور في: (2020) -
Performance of backpropagation algorithm for handwritten digits recognition
بواسطة: Pachaiyappan Venkatesan
منشور في: (2008) -
Deep transfer learning for classification of time-delayed Gaussian networks
بواسطة: Chaturvedi, Iti, وآخرون
منشور في: (2016)