Motion learning using spatio-temporal neural network
Motion trajectory prediction is one of the key areas in behaviour and surveillance studies. Many related successful applications have been reported in the literature. However, most of the studies are based on sigmoidal neural networks in which some dynamic properties of the data are overlooked due...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yusoff, Nooraini, Ahmad, Farzana Kabir, Jemili, Mohamad-Farif |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Universiti Utara Malaysia
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://repo.uum.edu.my/27241/1/JICT%2019%20%202%202020%20207%20223.pdf http://repo.uum.edu.my/27241/ http://www.jict.uum.edu.my/index.php/previous-issues/170-journal-of-information-and-communication-technology-jict-vol19no2apr2020#a3 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Motion learning using spatio-temporal neural network
بواسطة: Yusoff, Nooraini, وآخرون
منشور في: (2020) -
Learning stimulus-stimulus association in spatio-temporal neural networks
بواسطة: Yusoff, Nooraini, وآخرون
منشور في: (2015) -
Learning anticipation through priming in spatio-temporal neural networks
بواسطة: Yusoff, Nooraini, وآخرون
منشور في: (2012) -
Stimulus-stimulus association via reinforcement learning in spiking neural network
بواسطة: Yusoff, Nooraini, وآخرون
منشور في: (2013) -
Biologically inspired temporal sequence learning
بواسطة: Yusoff, Nooraini, وآخرون
منشور في: (2012)