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  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BENCHMARKS, REVISÃO SISTEMÁTICA

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    • ABNT

      MENEZES, Angelo Garangau et al. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges. Neural Networks, v. 161, p. 476-493, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Menezes, A. G., Moura, G. de, Alves, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges. Neural Networks, 161, 476-493. doi:10.1016/j.neunet.2023.01.041
    • NLM

      Menezes AG, Moura G de, Alves C, Carvalho ACP de LF de. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges [Internet]. Neural Networks. 2023 ; 161 476-493.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041
    • Vancouver

      Menezes AG, Moura G de, Alves C, Carvalho ACP de LF de. Continual object detection: a review of definitions, strategies, and challenges [Internet]. Neural Networks. 2023 ; 161 476-493.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.041
  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Fernando Pereira dos et al. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, v. 132, p. 131-143, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Santos, F. P. dos, Zor, C., Kittler, J., & Ponti, M. A. (2020). Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, 132, 131-143. doi:10.1016/j.neunet.2020.08.016
    • NLM

      Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
    • Vancouver

      Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
  • Source: Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

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    • ABNT

      CARNEIRO, Murillo G. et al. Particle swarm optimization for network-based data classification. Neural Networks, v. 110, p. 243-255, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Carneiro, M. G., Cheng, R., Zhao, L., & Jin, Y. (2019). Particle swarm optimization for network-based data classification. Neural Networks, 110, 243-255. doi:10.1016/j.neunet.2018.12.003
    • NLM

      Carneiro MG, Cheng R, Zhao L, Jin Y. Particle swarm optimization for network-based data classification [Internet]. Neural Networks. 2019 ; 110 243-255.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003
    • Vancouver

      Carneiro MG, Cheng R, Zhao L, Jin Y. Particle swarm optimization for network-based data classification [Internet]. Neural Networks. 2019 ; 110 243-255.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003
  • Source: Neural Networks. Unidade: IF

    Subjects: REDES NEURAIS, SINCRONIZAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BORGES, Rafael Ribaski et al. Spike timing-dependent plasticity induces non-trivial topology in the brain. Neural Networks, v. 88, p. 58–64, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2017.01.010. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Borges, R. R., Borges, F. da S., Lameu, E. L., Batista, A. M., Iarosz, K. C., Caldas, I. L., et al. (2017). Spike timing-dependent plasticity induces non-trivial topology in the brain. Neural Networks, 88, 58–64. doi:10.1016/j.neunet.2017.01.010
    • NLM

      Borges RR, Borges F da S, Lameu EL, Batista AM, Iarosz KC, Caldas IL, Antonopoulose CG, Baptista M da S. Spike timing-dependent plasticity induces non-trivial topology in the brain [Internet]. Neural Networks. 2017 ; 88 58–64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2017.01.010
    • Vancouver

      Borges RR, Borges F da S, Lameu EL, Batista AM, Iarosz KC, Caldas IL, Antonopoulose CG, Baptista M da S. Spike timing-dependent plasticity induces non-trivial topology in the brain [Internet]. Neural Networks. 2017 ; 88 58–64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2017.01.010
  • Source: Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • ABNT

      BERTINI JÚNIOR, João Roberto e NICOLETTI, Maria do Carmo e LIANG, Zhao. Attribute-based decision graphs: a framework for multiclass data classification. Neural Networks, v. 85, p. 69-84, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2016.09.008. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Bertini Júnior, J. R., Nicoletti, M. do C., & Liang, Z. (2017). Attribute-based decision graphs: a framework for multiclass data classification. Neural Networks, 85, 69-84. doi:10.1016/j.neunet.2016.09.008
    • NLM

      Bertini Júnior JR, Nicoletti M do C, Liang Z. Attribute-based decision graphs: a framework for multiclass data classification [Internet]. Neural Networks. 2017 ; 85 69-84.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2016.09.008
    • Vancouver

      Bertini Júnior JR, Nicoletti M do C, Liang Z. Attribute-based decision graphs: a framework for multiclass data classification [Internet]. Neural Networks. 2017 ; 85 69-84.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2016.09.008
  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      SILVA, Thiago Christiano e LIANG, Zhao. Detecting and preventing error propagation via competitive learning. Neural Networks, v. 41, p. 70-84, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Silva, T. C., & Liang, Z. (2013). Detecting and preventing error propagation via competitive learning. Neural Networks, 41, 70-84. doi:10.1016/j.neunet.2012.11.001
    • NLM

      Silva TC, Liang Z. Detecting and preventing error propagation via competitive learning [Internet]. Neural Networks. 2013 ; 41 70-84.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001
    • Vancouver

      Silva TC, Liang Z. Detecting and preventing error propagation via competitive learning [Internet]. Neural Networks. 2013 ; 41 70-84.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001
  • Source: Neural Networks. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: IFSC

    Subjects: EMOÇÕES (ESTUDO;VARIAÇÃO), FÍSICA TEÓRICA, PROCESSOS COGNITIVOS

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    • ABNT

      FONTANARI, José Fernando et al. A structural model of emotions of cognitive dissonances. Neural Networks. Oxford: Pergamon. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.04.007. Acesso em: 01 maio 2024. , 2012
    • APA

      Fontanari, J. F., Bonniot, M. -C., Cabanac, M., & Perlovsky, L. I. (2012). A structural model of emotions of cognitive dissonances. Neural Networks. Oxford: Pergamon. doi:10.1016/j.neunet.2012.04.007
    • NLM

      Fontanari JF, Bonniot M-C, Cabanac M, Perlovsky LI. A structural model of emotions of cognitive dissonances [Internet]. Neural Networks. 2012 ; 32 57-64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.04.007
    • Vancouver

      Fontanari JF, Bonniot M-C, Cabanac M, Perlovsky LI. A structural model of emotions of cognitive dissonances [Internet]. Neural Networks. 2012 ; 32 57-64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.04.007
  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      XIAOMING, Liang e LIANG, Zhao. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling. Neural Networks, v. no 2012, p. 40-45, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Xiaoming, L., & Liang, Z. (2012). Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling. Neural Networks, no 2012, 40-45. doi:10.1016/j.neunet.2012.08.002
    • NLM

      Xiaoming L, Liang Z. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling [Internet]. Neural Networks. 2012 ; no 2012 40-45.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002
    • Vancouver

      Xiaoming L, Liang Z. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling [Internet]. Neural Networks. 2012 ; no 2012 40-45.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002
  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      QUILES, Marcos Gonçalves et al. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model. Neural Networks, v. 24, n. 1, p. 54-64, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Quiles, M. G., Wang, D. L., Liang, Z., Romero, R. A. F., & Huang, D. -S. (2011). Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model. Neural Networks, 24( 1), 54-64. doi:10.1016/j.neunet.2010.09.002
    • NLM

      Quiles MG, Wang DL, Liang Z, Romero RAF, Huang D-S. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model [Internet]. Neural Networks. 2011 ; 24( 1): 54-64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002
    • Vancouver

      Quiles MG, Wang DL, Liang Z, Romero RAF, Huang D-S. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model [Internet]. Neural Networks. 2011 ; 24( 1): 54-64.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002
  • Source: Neural Networks. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, COGNIÇÃO, LINGUAGEM (AQUISIÇÃO), ALGORITMOS, NEUROCIÊNCIAS (MODELOS), LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, LÉXICO

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FONTANARI, José Fernando et al. Cross-situational learning of object-word mapping using neural modeling fields. Neural Networks. Oxford: Pergamon-Elsevier Science. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.010. Acesso em: 01 maio 2024. , 2009
    • APA

      Fontanari, J. F., Tikhanoff, V., Cangelosi, A., Ilin, R., & Perlovsky, L. I. (2009). Cross-situational learning of object-word mapping using neural modeling fields. Neural Networks. Oxford: Pergamon-Elsevier Science. doi:10.1016/j.neunet.2009.06.010
    • NLM

      Fontanari JF, Tikhanoff V, Cangelosi A, Ilin R, Perlovsky LI. Cross-situational learning of object-word mapping using neural modeling fields [Internet]. Neural Networks. 2009 ; 22( 5/6): 579-585.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.010
    • Vancouver

      Fontanari JF, Tikhanoff V, Cangelosi A, Ilin R, Perlovsky LI. Cross-situational learning of object-word mapping using neural modeling fields [Internet]. Neural Networks. 2009 ; 22( 5/6): 579-585.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.010
  • Source: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Assunto: REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BREVE, Fabricio A. et al. Chaotic phase synchronization and desynchronization in an oscillator network for object selection. Neural Networks, v. 22, n. 5-6, p. 728-737, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.027. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Breve, F. A., Zhao, L., Quiles, M. G., & Macau, E. E. N. (2009). Chaotic phase synchronization and desynchronization in an oscillator network for object selection. Neural Networks, 22( 5-6), 728-737. doi:10.1016/j.neunet.2009.06.027
    • NLM

      Breve FA, Zhao L, Quiles MG, Macau EEN. Chaotic phase synchronization and desynchronization in an oscillator network for object selection [Internet]. Neural Networks. 2009 ;22( 5-6): 728-737.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.027
    • Vancouver

      Breve FA, Zhao L, Quiles MG, Macau EEN. Chaotic phase synchronization and desynchronization in an oscillator network for object selection [Internet]. Neural Networks. 2009 ;22( 5-6): 728-737.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.027
  • Source: Neural Networks. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: IFSC

    Subjects: AQUISIÇÃO DA LINGUAGEM, ALGORITMOS, PALAVRA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, NEUROCIÊNCIAS (MODELOS)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FONTANARI, José Fernando e PERLOVSKY, Leonid I. How language can help discrimination in the neural modelling fields framework. Neural Networks. Oxford: Pergamon Elsevier Science. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2007.12.007. Acesso em: 01 maio 2024. , 2008
    • APA

      Fontanari, J. F., & Perlovsky, L. I. (2008). How language can help discrimination in the neural modelling fields framework. Neural Networks. Oxford: Pergamon Elsevier Science. doi:10.1016/j.neunet.2007.12.007
    • NLM

      Fontanari JF, Perlovsky LI. How language can help discrimination in the neural modelling fields framework [Internet]. Neural Networks. 2008 ; 21( 2/3): 250-256.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2007.12.007
    • Vancouver

      Fontanari JF, Perlovsky LI. How language can help discrimination in the neural modelling fields framework [Internet]. Neural Networks. 2008 ; 21( 2/3): 250-256.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2007.12.007
  • Source: Neural Networks. Unidade: EP

    Assunto: REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      DEL MORAL HERNANDEZ, Emilio. Non-homogenous neural networks with chaotic recursive nodes: connectivity and multi-assemblies structures in recursive processing elements architectures. Neural Networks, v. 18, n. 5-6, p. 532-540, 2005Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2005.06.035. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Del Moral Hernandez, E. (2005). Non-homogenous neural networks with chaotic recursive nodes: connectivity and multi-assemblies structures in recursive processing elements architectures. Neural Networks, 18( 5-6), 532-540. doi:10.1016/j.neunet.2005.06.035
    • NLM

      Del Moral Hernandez E. Non-homogenous neural networks with chaotic recursive nodes: connectivity and multi-assemblies structures in recursive processing elements architectures [Internet]. Neural Networks. 2005 ;18( 5-6): 532-540.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2005.06.035
    • Vancouver

      Del Moral Hernandez E. Non-homogenous neural networks with chaotic recursive nodes: connectivity and multi-assemblies structures in recursive processing elements architectures [Internet]. Neural Networks. 2005 ;18( 5-6): 532-540.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2005.06.035
  • Source: Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: PSICOBIOLOGIA, PSICOLOGIA (MÉTODOS DE PESQUISA)

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SALUM, Cristiane e CARVALHO, Sílvio Morato de e ROQUE-DA-SILVA, Antonio Carlos. Anxiety-like behavior in rats: a computational model. Neural Networks, v. 13, n. 1, p. 21-29, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0893-6080(99)00099-4. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Salum, C., Carvalho, S. M. de, & Roque-da-Silva, A. C. (2000). Anxiety-like behavior in rats: a computational model. Neural Networks, 13( 1), 21-29. doi:10.1016/s0893-6080(99)00099-4
    • NLM

      Salum C, Carvalho SM de, Roque-da-Silva AC. Anxiety-like behavior in rats: a computational model [Internet]. Neural Networks. 2000 ; 13( 1): 21-29.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0893-6080(99)00099-4
    • Vancouver

      Salum C, Carvalho SM de, Roque-da-Silva AC. Anxiety-like behavior in rats: a computational model [Internet]. Neural Networks. 2000 ; 13( 1): 21-29.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0893-6080(99)00099-4
  • Source: Neural Networks. Unidades: IF, IME

    Assunto: NEUROLOGIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PAKDAMAN, K et al. Effect of delay on the boundary of the basin of attraction in a system of two neurons. Neural Networks, v. 11, n. 3, p. 509-519, 1998Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(97)00112-3. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Pakdaman, K., Ragazzo, C. G., Malta, C. P., Arino, O., & Vibert, J. F. (1998). Effect of delay on the boundary of the basin of attraction in a system of two neurons. Neural Networks, 11( 3), 509-519. doi:10.1016/S0893-6080(97)00112-3
    • NLM

      Pakdaman K, Ragazzo CG, Malta CP, Arino O, Vibert JF. Effect of delay on the boundary of the basin of attraction in a system of two neurons [Internet]. Neural Networks. 1998 ; 11( 3): 509-519.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(97)00112-3
    • Vancouver

      Pakdaman K, Ragazzo CG, Malta CP, Arino O, Vibert JF. Effect of delay on the boundary of the basin of attraction in a system of two neurons [Internet]. Neural Networks. 1998 ; 11( 3): 509-519.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(97)00112-3
  • Source: Neural Networks. Unidade: EE

    Assunto: METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ROCHA, A F et al. Neural net for extracting knowledge from natural language data bases. Neural Networks, v. 3 , n. 5 , p. 819-27, 1992Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/72.159072. Acesso em: 01 maio 2024.
    • APA

      Rocha, A. F., Guilherme, I. R., Rocha, M. T., Miyadahira, A. M. K., & Koizumi, M. S. (1992). Neural net for extracting knowledge from natural language data bases. Neural Networks, 3 ( 5 ), 819-27. doi:10.1109/72.159072
    • NLM

      Rocha AF, Guilherme IR, Rocha MT, Miyadahira AMK, Koizumi MS. Neural net for extracting knowledge from natural language data bases [Internet]. Neural Networks. 1992 ;3 ( 5 ): 819-27.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/72.159072
    • Vancouver

      Rocha AF, Guilherme IR, Rocha MT, Miyadahira AMK, Koizumi MS. Neural net for extracting knowledge from natural language data bases [Internet]. Neural Networks. 1992 ;3 ( 5 ): 819-27.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/72.159072

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