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1
Representation learning of spatio-temporal features from video
Representation learning of spatio-temporal features from video
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Representation learning of spatio-temporal features from video

Costa, Gabriel De Barros Paranhos Da

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2019-09-26

Acesso online

2
Designing convolutional neural network architectures based on dynamical system concepts
Designing convolutional neural network architectures based on dynamical system concepts
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Designing convolutional neural network architectures based on dynamical system concepts

Ferreira, Martha Dais

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2019-02-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

3
Neural network training fingerprint visual analytics of the training process in classification neural networks
Neural network training fingerprint visual analytics of the training process in classification neural networks
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Neural network training fingerprint visual analytics of the training process in classification neural networks

Martha Dais Ferreira Gabriel Dias Cantareira; Rodrigo Fernandes de Mello; Fernando Vieira Paulovich

Journal of Visualization Amsterdam v. 25, n. 3, p. 593-612, June 2022

Amsterdam 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3049755 )(Acessar)

4
Autonomous CNN (AutoCNN) a data-driven approach to network architecture determination
Autonomous CNN (AutoCNN) a data-driven approach to network architecture determination
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Autonomous CNN (AutoCNN) a data-driven approach to network architecture determination

Abhay M. S Aradhya Andri Ashfahani; Fienny Angelina; Mahardhika Pratama; Rodrigo Fernandes de Mello; Suresh Sundaram

Information Sciences New York v. 607, p. 638-653, Aug. 2022

New York 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3082027 )(Acessar)

5
Investigating 3D convolutional layers as feature extractors for anomaly detection systems applied to surveillance videos
Investigating 3D convolutional layers as feature extractors for anomaly detection systems applied to surveillance videos
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Investigating 3D convolutional layers as feature extractors for anomaly detection systems applied to surveillance videos

Tiago Santana de Nazaré Rodrigo Fernandes de Mello; Moacir Antonelli Ponti; International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP (16. 2021 Vienna, Austria); International Conference on Computer Vision Theory and Applications - VISAPP (16. 2021 Vienna, Austria)

Proceedings Lisboa : SciTePress, 2021

Lisboa SciTePress 2021

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3020026 )(Acessar)

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Deste Autor:

  1. Mello, R
  2. Ponti, M
  3. Ferreira, M
  4. Paulovich, F
  5. Nazaré, T

Neste Assunto:

  1. Aprendizado Computacional
  2. Redes Neurais
  3. Deep Learning
  4. Aprendizado Profundo
  5. Vídeo

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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