بدائل البحث:
modeling algorithm » making algorithm (توسيع البحث)
method algorithm » network algorithm (توسيع البحث), means algorithm (توسيع البحث), mean algorithm (توسيع البحث)
class algorithm » lasso algorithm (توسيع البحث), pass algorithm (توسيع البحث), means algorithm (توسيع البحث)
neural modeling » neural modelling (توسيع البحث), neural coding (توسيع البحث), causal modeling (توسيع البحث)
complex class » complex care (توسيع البحث), complex cave (توسيع البحث), complex caves (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 2,656 نتيجة بحث عن '(((( complex class algorithm ) OR ( element method algorithm ))) OR ( neural modeling algorithm ))', وقت الاستعلام: 0.58s تنقيح النتائج
  1. 1
    ML algorithms in cyber security.

    ML algorithms in cyber security. حسب Abdullah Asım Yılmaz (20715311)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    Convergence curve of the DBO algorithm.

    Convergence curve of the DBO algorithm. حسب Ma Haohao (22177538)

    منشور في 2025
    "…The improved Dung Beetle Optimization algorithm, Back Propagation Neural Network, Finite Element Analysis, and Response Surface Methodology provide a strong guarantee for the selection of robot polishing process parameters. …"
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    Performance metrics of the Deep Neural Network (DNN) model on training data.

    Performance metrics of the Deep Neural Network (DNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    Performance metrics of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data.

    Performance metrics of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    Notations and definitions used in the algorithm.

    Notations and definitions used in the algorithm. حسب Nazym Alimbekova (22766158)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    Confusion matrix heatmap for the Deep Neural Network (DNN) model on training data.

    Confusion matrix heatmap for the Deep Neural Network (DNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    Confusion matrix heatmap for the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data.

    Confusion matrix heatmap for the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Deep Neural Network (DNN) model on training data.

    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Deep Neural Network (DNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data.

    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data.

    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Recurrent Neural Network (RNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Deep Neural Network (DNN) model on training data.

    PR & ROC curve showing the AUC performance of the Deep Neural Network (DNN) model on training data. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Precision for Class 1 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Precision for Class 1 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Precision for Class 0 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Precision for Class 0 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Recall for Class 0 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Recall for Class 0 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Recall for Class 1 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using Recall for Class 1 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    Definition of LULC classes.

    Definition of LULC classes. حسب Firdissa Sadeta Tiye (21222102)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using F1 Score for Class 0 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using F1 Score for Class 0 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using F1 Score for Class 1 on imbalanced datasets.

    Comparison of Proposed Model, RF, SVM, DNN, and RNN models using F1 Score for Class 1 on imbalanced datasets. حسب Saim Chishti (22272188)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    The comparison of results from the proposed architecture and state-of-the-art algorithms on the UNSW-B15, NSL-KDD and KDDCUP’99 dataset.

    The comparison of results from the proposed architecture and state-of-the-art algorithms on the UNSW-B15, NSL-KDD and KDDCUP’99 dataset. حسب Abdullah Asım Yılmaz (20715311)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    Areas of LULC classes of BMNP in the years (1993, 2003, 2013, and 2023).

    Areas of LULC classes of BMNP in the years (1993, 2003, 2013, and 2023). حسب Firdissa Sadeta Tiye (21222102)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: