Iliadis / Pimenidis / Macintyre | Proceedings of the 22nd Engineering Applications of Neural Networks Conference | Buch | 978-3-030-80567-8 | sack.de

Buch, Englisch, 521 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 850 g

Reihe: Proceedings of the International Neural Networks Society

Iliadis / Pimenidis / Macintyre

Proceedings of the 22nd Engineering Applications of Neural Networks Conference

EANN 2021
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-030-80567-8
Verlag: Springer International Publishing

EANN 2021

Buch, Englisch, 521 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 850 g

Reihe: Proceedings of the International Neural Networks Society

ISBN: 978-3-030-80567-8
Verlag: Springer International Publishing


This book contains the proceedings of the 22nd EANN “Engineering Applications of Neural Networks” 2021 that comprise of research papers on both theoretical foundations and cutting-edge applications of artificial intelligence. Based on the discussed research areas, emphasis is given in advances of machine learning (ML) focusing on the following algorithms-approaches: Augmented ML, autoencoders, adversarial neural networks, blockchain-adaptive methods, convolutional neural networks, deep learning, ensemble methods, learning-federated learning, neural networks, recurrent – long short-term memory. The application domains are related to: Anomaly detection, bio-medical AI, cyber-security, data fusion, e-learning, emotion recognition, environment, hyperspectral imaging, fraud detection, image analysis, inverse kinematics, machine vision, natural language, recommendation systems, robotics, sentiment analysis, simulation, stock market prediction.
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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Automatic Facial Expression Neutralisation Using Generative Adversarial Network.- Creating Ensembles of Generative Adversarial Network Discriminators for One-class Classification.- A Hybrid Deep Learning Ensemble for Cyber Intrusion Detection.- Anomaly Detection by Robust Feature Reconstruction.- Deep Learning of Brain Asymmetry Images and Transfer Learning for Early Diagnosis of Dementia.- Deep learning topology-preserving EEG-based images for autism detection in infants.- Improving the Diagnosis of Breast Cancer by Combining Visual and Semantic Feature Descriptors.- Liver cancer trait detection and classification through Machine Learning on smart mobile devices.



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